基于改进神经网络的火车票号识别算法研究

刘娴 王柯琦

摘 要：为使智能光网络（ASON）在受灾时各等级协定（SLA）波长业务重获局向资源，研究了一种风险规避算法。首先通过构建动态损毁数学模型为不同SLA等级波长业务的连接分别设定稳定度阈值条件。然后借鉴启发式算法计算思想为受灾的各等级SLA波长业务分别制定自愈策略。再根据灾后通路资源需求变化设计带宽重置方案以保证灾后SLA业务的生存性。仿真表明，算法在稳健性、失效率、呼损率多指标中均有良好的优势。

关键词：智能光网络;业务等级;阈值;局向

中图分类号：TN929      文献标识码：A

随着大数据和云计算技术的实施，传统光传送网络各项性能指标[1]已不足以应对大数据业务对光网络载荷带来的挑战。在这样的背景下，具有高速传输能力和充足带宽资源的ASON顺势而生，一跃成为部署云计算和大数据技术的首选骨干网络架构。可想而知，若这样的骨干网络一旦遭遇因不可预估的自然灾害[2]引发局部网络故障，势必面临不同SLA波长业务失效的风险。因此在面对自然灾害的情形下，如何高效地规避SLA波长业务失效的风险便成为业界讨论的焦点。

目前，针对该领域的研究已有一定的进展。诸如：多径路由机制，主张通过计算出基于链路分离的多个通路资源来共同承载某个波长业务连接请求，并允许这些多个通路将其闲置带宽资源向其他波长业务开放。以此改善全网对波长业务请求连接的成功率，降低波长业务失效的风险概率。……