一种基于智能自适应搜索的网络拓扑自发现方法及系统

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一种基于智能自适应搜索的网络拓扑自发现方法及系统
申请号:CN202510939993
申请日期:2025-07-09
公开号:CN120434175B
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
一种基于智能自适应搜索的网络拓扑自发现方法及系统,包括:采集各节点的指标建立协方差矩阵,选择若干个关键节点;建立节点连接关系的邻接矩阵,以关键节点作为起始节点,将网络划分为以起始节点为中心的层次结构进行动态分层探索,根据探索结果更新邻接矩阵;根据最短路径算法生成最优路径;划分节点的稳定性等级;对不同分层不同稳定性等级的节点进行不同频率的探测或不进行实时探测;根据探索的结果更新邻接矩阵和最优路径;预测异常节点,探索过程中对这些节点进行冗余验证;对于验证后确定的异常节点,在邻接矩阵中删除所述异常节点对应元素,对异常节点进行自适应回溯。本发明避免盲目全量探测的资源浪费,提到探索拓扑的可靠性。
技术关键词
网络拓扑 协方差矩阵 分层 网络节点 神经网络预测模型 频率 聚类 指标 滑动窗口 源节点 冗余 发现系统 算法 元素 模块 坐标 动态