畳み込みニューラルネットワークを用いたリンク可用性推定法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN21014

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2021/01/22

タイトル(英語): Estimation method of the availability of network links with the use of convolutional neural networks

著者名: 長澤 由利奈(関西大学),木村 共孝(同志社大学),平田 孝志(関西大学)

著者名(英語): Nagasawa Yurina(Kansai University),Kimura Tomotaka(Doshisha University),Hirata Kouji(Kansai University)

要約(日本語): 通信ネットワークは高品質のサービスをユーザに提供するために高い信頼性が求められている。したがって、通信ネットワークはノード故障やリンク故障に対して耐性をもつように設計、運用されている。本稿では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたノードの情報から各リンクの可用性を推定する手法を提案する。提案手法では、CNN の入力データとして重みつき隣接行列を用いることで短い時間で各リンクの可用性を推定することが可能となる。本稿では、数値実験により提案手法の基本性能を示す。

要約(英語): Communication networks require high reliability in order to provide high quality services to users. Therefore, communication networks are designed and operated so as to have tolerance to failures such as node and link failures. This paper proposes a decision method of the availability of each link from information of nodes with convolutional neural networks (CNN). The proposed method can decide the availabilities of each links in a short time by using weighted adjacency matrices of nodes as input data to CNN. In this paper, we demonstrate the basic performance of the proposed method through numerical experiments.

本誌: 2021年1月25・26日通信研究会

本誌掲載ページ: 75-78 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 559 Kバイト