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上传时间: 2021-01-19
详细说明：随着多网融合的发展，独立自治域网络之间的高效互联互通已成为一个关键理论技术问题。由于域内信息的私密性，各自治域之间不会共享相关的数据，传统的域间路由协议无法提供高效的跨域路由机制。为克服现有协议存在的不足，提出了一种基于机器学习的联邦路由机制，该机制通过各自治域的神经网络模型和参数隐式地共享域内信息，不仅可打破现存的数据孤岛问题，还可极大地减少域间信息共享所需要传输的数据量，进而降低全网路由信息收敛时延，基于该联邦路由机制，边界路由器也能够根据全网状态信息制定全局的优化路由转发策略。
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