9、网络设计:架构、节点与组件的综合解析

网络架构设计核心解析

网络设计:架构、节点与组件的综合解析

1. 网络虚拟化与架构设计的基础

在网络设计领域,虚拟网络为运营商带来了显著优势。虚拟网络能够跨越多个互联网服务提供商(InP)域,而运营商无需直接处理虚拟网络中的提供商间问题。然而,这种优势是以更高的管理成本为代价的。由于引入了额外的抽象层次,运营商不能直接管理物理资源,而是需要在物理资源之上管理虚拟资源。因此,网络虚拟化方法需要支持高效的管理和控制机制。

面对不同虚拟网络中多样的网络架构,在创建新的通信网络架构时,需要设计支持和指导。为了应对通信网络的多样性和复杂性,提供了两种不同但互补的网络架构视图:宏观视图和微观视图。
- 宏观视图 :从高层次的抽象角度,以所谓的“层(strata)”来进行网络设计的整体架构。层的概念提供了一种灵活的方式来对网络服务进行分层,使得不同层之间能够共享信息。
- 微观视图 :关注网络架构内部所需的功能,以及这些功能如何组合成所谓的“网元(Netlets)”,以满足特定的需求。节点架构可以容纳同一或不同网络架构家族的各种网元。

除了这些架构实体(层、网元和节点架构),还定义了一个设计过程,用于指导网络架构师设计新的网络架构。在完成新网络架构的设计后,可以使用虚拟网络(VNet)来促进其推广和实际部署。

2. 架构框架及其基本构建

2.1 4WARD 架构框架概述

4WARD 架构框架由垂直层和一组水平层组成。特定的网络架构可以通过定义特定的垂直和水平层集合来指定。其中,治理层(Governance Stratum)必须存在于任何网络中。垂直层和水

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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