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可重构路由交换平台构件检索技术研究

作　者: 曲剑
导　师: 汪斌强
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 可重构构件分类构件检索刻面树编码匹配权值动态重构神经网络模糊推理
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

三网融合是未来网络发展趋势。开放式可重构路由交换平台是实现三网融合的关键设备,其基础是平台化支撑下的构件化处理技术。构件的管理是由构件库系统实现的,一个完善、高效的构件库系统是平台重构系统化、实用化的重要基础设施。可重构路由交换平台构件库的特点是构件经常发生变动且数量庞大,而现有的构件检索算法不能应对构件库动态变化的需求,且处理大量构件能力有限。基于此,本文结合国家863计划“十一五”重大项目“可重构路由器构件组研制”课题的研究需求,重点研究了如何从构件库中将动态变化、大量的构件提取出来的检索算法与工程实现技术,以有效地解决原有检索方法的不足。本文主要工作如下:(1)鉴于目前通用的构件分类方法不能体现路由平台构件特点,给出了路由平台构件的刻面分类方法,并建立了路由平台构件的刻面分类空间描述和刻面分类树形表示。该分类方法为后续的构件检索方法奠定了基础。(2)针对传统构件检索机制应对构件动态变化能力有限的问题,给出了一种基于刻面树编码匹配(Facet Tree Code Matching, FTCM)的构件检索算法。该算法在借鉴目前传统树匹配构件检索算法的基础上,将树匹配问题转化为字符串匹配问题,降低了算法时间复杂度,提高了处理动态变化构件的能力。(3)为了体现构件库中动态变化构件与用户需求的匹配关系,在构件库刻面分类树上加入由遗传算法迭代计算求得的权值,给出了一种基于刻面分类的权值动态重构树编码匹配(Facet Tree Code Matching of Dynamic Reconfigurable Weight, FTCMDRW)构件检索算法。该算法的权值可以根据构件使用情况与用户需求动态更新,进一步提高了应对构件动态变化的能力。仿真实验结果表明,在平台接受业务请求进行重构后,该算法平均查准率比传统算法高12%以上。(4)针对目前构件检索机制处理大量构件能力有限的问题,将误差反向传播神经网络与模糊推理方法应用于构件检索领域,给出了一种基于模糊推理误差反向传播神经网络(Fuzzy Inference-Back Propagation Neural Networks, FI-BPNN)的构件检索算法。仿真实验结果表明,当构件数目达到1000时,该算法平均查准率比传统算法高14%以上。(5)结合项目需要,设计了可重构路由交换平台构件库原型系统,基于该设计,实现了构件库原型系统检索模块功能,实践了本文给出的构件检索算法。通过在该原型系统上的一些实验数据,进一步论证了本文构件检索算法的可行性与有效性。

全文目录

表目录  7-8
图目录  8-10
摘要  10-11
ABSTRACT  11-13
第一章绪论  13-18
  1.1 研究背景  13
  1.2 研究构件检索技术的目的和意义  13-15
  1.3 构件检索面临的挑战  15-16
    1.3.1 动态变化的构件对构件检索提出了挑战  15
    1.3.2 缺乏刻面树权值的研究，对构件检索提出了挑战  15
    1.3.3 大量的构件对构件检索提出了挑战  15-16
  1.4 本文的主要内容  16
  1.5 本文的结构安排  16-18
第二章构件检索相关技术分析  18-25
  2.1 现有构件库系统简介  18-19
  2.2 现有构件分类方法  19-20
  2.3 现有构件检索方法  20-23
    2.3.1 基于信息检索的方法  20-21
    2.3.2 基于人工智能的构件检索方法  21-22
    2.3.3 基于形式化规约的构件检索方法  22-23
  2.4 构件分类、检索模型  23-24
    2.4.1 构件分类空间描述模型  23-24
    2.4.2 构件检索四元组模型  24
  2.5 本章小结  24-25
第三章权值动态重构的刻面树编码匹配构件检索算法  25-41
  3.1 树匹配构件检索算法相关研究  25-26
    3.1.1 有关基本概念  25-26
    3.1.2 现有树匹配算法  26
  3.2 基于刻面的路由领域构件分类方法  26-28
    3.2.1 刻面分类空间模型  26-27
    3.2.2 路由领域构件的刻面分类树形表示  27-28
  3.3 刻面树编码匹配(FTCM)构件检索算法  28-33
    3.3.1 刻面分类空间编码规则  29
    3.3.2 构件刻面分类方法的树形表示  29-31
    3.3.3 算法实现  31-33
  3.4 权值动态重构的刻面树编码匹配(FTCMDRW)构件检索算法  33-40
    3.4.1 初始权重系数的计算  34
    3.4.2 匹配度的计算  34-35
    3.4.3 遗传算法实现权值重构流程  35-37
    3.4.4 算法仿真验证  37-40
  3.5 本章小结  40-41
第四章基于模糊推理神经网络的构件检索算法  41-58
  4.1 基于刻面的可重构路由交换平台构件分类方法  41-42
  4.2 基于误差反向传播神经网络(BPNN)的构件检索算法及仿真  42-48
    4.2.1 BPNN 构件检索系统结构  42-43
    4.2.2 基于BPNN 的构件检索算法流程  43-46
    4.2.3 BPNN 构件检索仿真实验  46-48
  4.3 基于模糊推理神经网络(FI-BPNN)的构件检索算法及仿真  48-57
    4.3.1 模糊推理有关基本理论  48-50
    4.3.2 FI-BPNN 构件检索算法  50-53
    4.3.3 FI-BPNN 算法仿真及性能分析  53-56
    4.3.4 FI-BPNN 算法性能对比  56-57
  4.4 本章小结  57-58
第五章可重构路由交换平台构件库原型系统设计  58-68
  5.1 可重构柔性网络试验床总体架构  58-59
  5.2 可重构路由交换平台构件管理系统  59-60
  5.3 可重构路由交换平台构件库体系结构  60-62
    5.3.1 构件库系统的应用层  60-61
    5.3.2 构件库系统的功能层  61-62
    5.3.3 构件库系统的存储层  62
  5.4 RRSPCLPS 构件检索模块设计与功能演示  62-64
  5.5 检索算法性能对比  64-67
  5.6 本章小结  67-68
结束语  68-70
参考文献  70-73
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作  73-74
致谢  74

可重构路由交换平台构件检索技术研究

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