基于模糊模式识别的网络性能评课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,基于模糊模式识别的网络性能评,价,研究,曾晶,内蒙古工业大学网络中心,2010年10月,基于模糊模式识别的网络性能评价研究曾晶内蒙古工业大学网络中心,1,提纲,研究背景,网络性能评价的模糊模式识别方法,实验仿真,总结与展望,提纲研究背景,2,背景介绍,网络性能评价的必要性,提高网络服务质量（,QOS,）的需要,用于指导网络规划、配置、管理和维护工作，为网络,管理者、运营者提供,管理决策的依据。,网络性能评价的方法,测量法,仿真模拟法,数学模型法,背景介绍提高网络服务质量（QOS）的需要用于指导网络规,3,背景介绍,为什么使用模糊模式识别,网络性能状态变化的不确定性,模式识别与模糊模式识别,用户主观感知的模糊性,背景介绍网络性能状态变化的不确定性模式识别与模糊模式识,4,背景介绍,指：对任意的u,U,都指定了一个数,A,(u),0,1,与之对应，它叫做u对,A,的,隶属度,，,这意味着作,出了一个映射：,这个映射称为,A,的,隶属函数,模糊模式识别概念,定义：所谓给定论域,U,上的一元,模糊集,A,是,背景介绍指：对任意的uU,都指定了一个数A(u)0,5,最大隶属规则,：设 为,X,上的n个模糊模式,x,X,为待识别的对象，如果 满足,则认为x相对隶属于,背景介绍,xX为待识别的对象，如果,6,性能评价的模糊模式识别方法,视频，音频作为多媒体网络中的主要业务，作为评价方法的讨论，主要以VOIP网络为例，讨论音频业务的性能影响。,评价指标体系的建立,要对VOIP网络进行定量的性能评价，必须选定适当,的网络性能指标作为评价标准。,根据ITU提出的标准，这里选取,网络时延,，,时延抖动,，,丢包率,作为网络性能评价的指标。,性能评价的模糊模式识别方法评价指标体系的建立要对VOI,7,性能评价的模糊模式识别方法,参考我国IP电话的行业标准,IP电话/传真业务总体技术要求(第二阶段),中的规定，同时结合ITU提出的技术标准，将VOIP网络性能评价划分为“,良,”,“,中,”,“,差,”,三个模糊等级，并给出了各个等级的指标满足的范围列于下表。,等级,性能指标,网络时延,(ms),时延抖动,(ms),丢包率,(%),良,150,50,300,80,8,性能评价的模糊模式识别方法参考我国IP电话的行业标准IP,8,性能评价的模糊模式识别方法,构造评价指标的隶属度函数,根据网络性能分级评价标准将性能指标的范围分成9个模糊集，每个模糊集的隶属度函数如下表所示,。,模糊集,模糊集描述,隶属度函数,网络时延小于150ms,时延抖动小于50ms,丢包率小于3%,模糊集,模糊集描述,隶属度函数,网络时延在150到300ms之间,时延抖动在50到80ms之间,丢包率在3%到8%之间,性能评价的模糊模式识别方法构造评价指标的隶属度函数根据网,9,性能评价的模糊模式识别方法,模糊集,模糊集描述,隶属度函数,网络时延大于300ms,时延抖动大于80ms,丢包率大于8%,性能评价的模糊模式识别方法模糊集 模糊集描述 隶属度函数网络,10,性能评价的模糊模式识别方法,基于隶属规则的性能评价,根据表中所划分的9个模糊集，建立网络性能评价等级的模糊模式，可以用如下方式表示：,：表示网络性能为,良好,：表示网络性能,中等,：表示网络性能,差,性能评价的模糊模式识别方法基于隶属规则的性能评价根据表中,11,性能评价的模糊模式识别方法,基于隶属规则的性能评价,各性能指标的权重确定,根据,熵权法,的方法得到计算得到网络时延，时延,抖动，丢包率的,加权系数,分别为,0.4451,0.3873,0.1672用 表示,得到各模糊集的,加权隶属度,为,性能评价的模糊模式识别方法基于隶属规则的性能评价各性能指,12,性能评价的模糊模式识别方法,基于隶属规则的性能评价,对于每一个待评样本,S,，都包含网络时延，时延抖动，丢包率3个性能指标数据,，,代入上式求得个模糊集的,加权隶属度,，,执行前面的模糊运算得到3个模糊模式的隶属度,如果,根据,最大隶属度原则,，可判断出,S,相对隶属于,性能评价的模糊模式识别方法基于隶属规则的性能评价 ,13,性能评价的模糊模式识别方法,性能评价的模糊模式识别的步骤可以归纳为：,1.根据要评价的网络建立评价指标体系,2.将评价指标划分为适合的模糊集,并根据模糊集建立评价等级的模糊模式,3.根据模糊集的特征，建立各个模糊集的隶属函数,4.确定各个性能指标的权重，计算各模糊集的加权隶属度,5.计算各个模糊模式的隶属度，根据最大隶属度原则判定网络的性能评价属于哪个模糊模式,性能评价的模糊模式识别方法性能评价的模糊模式识别的步骤可以,14,实验仿真,仿真模拟,样本数据采集使用网络仿真模拟器NS2构建仿真网络获得，图中共有6个节点，节点45代表,路由器,，节点03代表,主机,节点。主干链路和接入链路均采用,丢弃队尾排队,模型。,由节点0和节点1分别向节点2和节点3发送恒定的VOIP数据流，进行仿真模拟，并得到trace文件,实验仿真仿真模拟 样本数据采集使用网络仿真模拟器,15,实验仿真,使用gawk脚本分析ns2模拟结果得到的trace文件，得到网络能评价指标的样本。其中某个时刻的网络性能指标值如右图,实验仿真 使用gawk脚本分析ns2模拟结果得到的t,16,实验仿真,根据模糊模式识别的方法，将样本代入得到计算得到各个模式的隶属度如右图,如右图，根据最大隶属规则，路径0-2，0-3，1-2，1-3的网络性能评价分别为”,中等,”，”,中等,”，”,良好,”，”,差,”,实验仿真 根据模糊模式识别的方法，将样本代入得到计,17,总结与展望,提出了一种基于模糊模式识别的网络性能评价方法，并应用,VOIP网络性能评价,与传统的网络性能评价方法相比更符合用户对服务质量的感知,模型,下一步工作：优化隶属函数，使其更能准确的描述 模糊集；考虑对实际网络进行评价，建立更复杂完善的性能的评价模型。,总结与展望提出了一种基于模糊模式识别的网络性能评价方法，并,18,谢谢！,谢谢！,19,