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申请/专利权人：诺基亚通信公司
摘要：在一些实施例中，可提供一种方法，该方法包括：接收第一业务矩阵；接收关于与网络的每个分段相关联的链路的信息；使用应用于第一业务矩阵的业务需求的至少一个非线性偏转参数，确定分段流的总量；使用分段流的总量、以及机器学习模型的第二输入，确定每个链路的链路流；使用链路流、以及每个链路的容量，确定每个链路的链路利用率；通过至少调整至少一个非线性偏转参数的值，由机器学习模型使用梯度下降法来学习链路上的链路利用率的最大量的最小值。还公开了相关的系统、方法和制造品。
主权项：1.一种用于路由的方法，包括：接收第一业务矩阵，作为机器学习模型的第一输入，其中所述第一业务矩阵指示网络中至少源节点与目的地节点之间的业务需求；接收关于与所述网络的每个分段相关联的链路的信息，作为所述机器学习模型的第二输入，其中每个分段对应于所述网络的一对节点；由所述机器学习模型将至少一个偏转参数转换为至少一个非线性偏转参数，其中所述至少一个偏转参数指示在所述源节点与所述目的地节点之间被承载、并且被偏转到中间节点的业务的部分量；由所述机器学习模型使用应用于所述第一业务矩阵的所述业务需求的所述至少一个非线性偏转参数来确定分段流的总量；由所述机器学习模型使用所述分段流的总量、以及所述机器学习模型的所述第二输入来确定每个所述链路的链路流；由所述机器学习模型使用所述链路流、以及每个所述链路的容量来确定每个所述链路的链路利用率；通过至少调整所述至少一个非线性偏转参数的值，由所述机器学习模型使用梯度下降法来学习所述链路上的所述链路利用率的最大量的最小值；以及由所述机器学习模型提供包括所述至少一个非线性偏转参数和或被转换回线性域的所述至少一个非线性偏转参数的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 诺基亚通信公司 用于多个业务矩阵的机器学习分段路由
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