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软件定义网络多媒体服务建模与优化
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软件定义网络多媒体服务建模与优化
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-16页
主要符号对照表
第16-17页
第一章 绪论
第17-25页
1.1 研究背景及意义
第17-19页
1.2 研究现状
第19-21页
1.3 本文主要工作
第21-23页
1.4 本文的组织结构
第23-25页
第二章 理论与技术背景
第25-39页
2.1 软件定义网络
第25-28页
2.1.1 SDN架构
第26-27页
2.1.2 Mininet仿真平台
第27-28页
2.2 Markov决策过程
第28-31页
2.2.1 理论模型
第28-29页
2.2.2 求解算法
第29-31页
2.3 神经元动态规划
第31-33页
2.4 深度学习
第33-38页
2.4.1 自动编码器
第34-36页
2.4.2 栈式自编码器神经网络
第36-38页
2.5 本章小结
第38-39页
第三章 基于自适应动态规划的视频接入控制和路由联合优化
第39-61页
3.1 引言
第39-41页
3.2 系统模型
第41-43页
3.3 理论模型
第43-51页
3.3.1 MDP建模
第43-46页
3.3.2 在线最优框架
第46-51页
3.4 实验与性能评估
第51-59页
3.4.1 简单拓扑
第52-55页
3.4.2 复杂拓扑
第55-59页
3.5 本章小结
第59-61页
第四章 基于神经元动态规划的DASH视频路由与码率调整
第61-77页
4.1 引言
第61-63页
4.2 系统模型
第63-65页
4.3 理论模型
第65-71页
4.3.1 基于MDP的优化模型
第65-67页
4.3.2 基于NDP的在线优化算法
第67-71页
4.4 实验与性能评估
第71-74页
4.4.1 实验设置
第71-73页
4.4.2 实验结果
第73-74页
4.5 本章小结
第74-77页
第五章 基于深度学习的SVC视频层数自适应与路由规划
第77-99页
5.1 引言
第77-80页
5.2 系统模型
第80-82页
5.3 理论建模
第82-91页
5.3.1 基于MDP的理论模型
第82-85页
5.3.2 基于NDP的在线学习算法
第85-91页
5.4 实验与性能评估
第91-97页
5.4.1 平均收益
第93-95页
5.4.2 用户接入数
第95页
5.4.3 收敛性和鲁棒性
第95-97页
5.5 本章小结
第97-99页
第六章 总结与展望
第99-103页
6.1 本文总结
第99-100页
6.2 研究展望
第100-103页
参考文献
第103-109页
致谢
第109-111页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果
第111-112页
本篇论文共
112
页,
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。
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