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J-GLOBAL ID：201802261773977612   整理番号：18A0196743

光トランスポートネットワークにおける光パスQoT推定のためのSVM(サポートベクトルマシン)アプローチ【Powered by NICT】

A SVM approach for lightpath QoT estimation in optical transport networks

著者 (9件)： Mata Javier (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  de Miguel Ignacio (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Duran Ramon J. (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Aguado Juan Carlos (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Merayo Noemi (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Ruiz Lidia (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Fernandez Patricia (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Lorenzo Ruben M. (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain) ,  Abril Evaristo J. (Optical Communications Group, Department of Signal Theory and Communications and Telematics Engineering Universidad de Valladolid (UVa) Valladolid, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 4795-4797  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシン(SVM)に基づく透過(QoT)推定器の新しい品質は光接続(光パス)を分類する障害を意識した波長ルーティング光ネットワーク(WRONs)における高または低品質カテゴリーにのために提案した。SVMベース推定量の性能は長距離通信網で評価し,以前の半解析的および認知の提案と比較した。結果は,SVM法は有意に与えられた光パスのQoT,これらのネットワークにおける設計の重要な側面を評価するために必要な計算時間を低減し,精度を改善するもわずかにことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *輸送網 ,  *サポートベクトルマシン ,  CPU時間 ,  推定量 ,  品質 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 長距離通信 ,  光ネットワーク ,  波長ルーティング ,  *光パス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： トランスポートネットワーク ,  光パス ,  推定 ,  SVM ,  サポートベクトルマシン