一种基于CNN的路由选择方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于CNN的路由选择方法及系统，涉及数据和IP传输设备技术领域。该方法包括：对训练集的拓扑结构数据进行预处理；将预处理后的数据经过卷积、池化和全连接层的判断处理后，与训练期望数据进行比对并基于代价函数和梯度下降原则完成前向传播，并通过重复迭代训练得到具有判断拓扑中中继最少路由的途径节点能力的神经网络；对需要判断的拓扑结构数据进行预处理；将预处理后的数据放入训练好的神经网络进行判断，利用判断结果选取相应节点并依此得到中继最少路由。本发明专利技术实现了一种利用CNN的中继最少路由优化选择方案，能够通过训练集数据迭代自行训练获取拓扑中的抽象特征，以此获取在总体网络中使用中继总数最少的路由。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据和ip传输设备，具体来讲是一种基于cnn(convolutional neural networks，卷积神经网络)的路由选择方法及系统。

技术介绍

1、在目前的智能光网络系统中，出于不同的业务服务需求，存在有多种针对业务路由的规划和计算功能，其中故障分析是最重要的功能之一，其主要功能在于预测业务倒换流程，判断故障后网络恢复状态，并根据恢复后的网络数据预留网络资源。在实际应用中，故障分析主要将不可用资源剔除之后，对预处理后的网络拓扑使用k条最短路径算法(ksp)对每条业务进行逐条运算。ksp算法是一种利用偏离路径思想推算拓扑中两节点之间最短路径的寻路算法，在常规业务扩容使用的路由计算流程中同样是使用ksp算法获取节点间最短路径。在绝大多数情况下，针对单条业务的两点间寻路场景，ksp都能得到相对优秀的路径结果。

2、然而，ksp虽然在处理类似最短路径等场景时效果优异，但当路由总权重趋于离散时效果并不好，例如中继优先算法，在处理中继优先计算时会同时存在大量新增中继数量相同的业务路由结果，ksp无法判断多条同等级路由之间的优劣关系，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于CNN的路由选择方法，其特征在于，该方法包括：

2.如权利要求1所述的基于CNN的路由选择方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

3.如权利要求1所述的基于CNN的路由选择方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

4.如权利要求3所述的基于CNN的路由选择方法，其特征在于，进行卷积处理的逻辑用如下公式表示：

5.如权利要求3所述的基于CNN的路由选择方法，其特征在于，使用最大池化处理，收缩矩阵尺寸并提取主要特征，具体包括：

6.如权利要求3所述的基于CNN的路由选择方法，其特征在于：所述神经元结构可用如下公式表示：

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【技术特征摘要】

1.一种基于cnn的路由选择方法，其特征在于，该方法包括：

2.如权利要求1所述的基于cnn的路由选择方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.如权利要求1所述的基于cnn的路由选择方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

4.如权利要求3所述的基于cnn的路由选择方法，其特征在于，进行卷积处理的逻辑用如下公式表示：

5.如权利要求3所述的基于cnn的路由选择方法，其特征在于，使用最大池化处理，收缩矩阵尺寸并提取主要特征，具体包括：

6.如权利要求3所述的基于cnn的路由选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚启文，毕武，黄至通，邓惩，熊敏，徐毅，吴坤，熊宇淇，余雷，
申请(专利权)人：烽火通信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：