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报告题目:面向融合网络的性能预测和故障管理技术研究

报告时间:2021年12月6日下午2:30

报告形式:腾讯会议(会议ID:573-750-594)

报告内容简介:随着SDN、NFV等技术的引入以及异构网络资源的增多,融合网络结构日趋复杂。同时,动态业务需求也使融合网络运行环境发生频繁变化。融合网络结构逐渐由传统的静态结构演变为动态的弹性结构,相应的网络组织应用方式和管理技术体制均发生了变化。传统以机器学习为主的流量分析技术和以规则推理、专家系统为基础的故障管理模型已经无法满足多种业务场景下网络异常感知、故障诊断定位、流量异常检测等智能运维管理需求。本报告针对运维数据时空融合需求,基于深度学习、边缘计算、迁移学习等先进技术,介绍了面向融合网络的性能预测和故障管理关键技术,研究成果对于精准评估和智能预测网络运行态势提供了技术支撑,进一步提升了网络管理的智能化和自主化能力。

报告人简介:杨杨,博士,副教授,博士生导师。CENET2021国际会议TPC程序委员会主席、北邮-网宿“边缘计算与网络系统联合实验室”主任。主要研究领域为面向网络管理的大数据和人工智能应用。作为项目负责人和主研人,承担和参与了国家自然科学基金、重点研发、工业互联网专项等多项国家级项目和多项企事业单位横向课题。发表SCI/EI期刊论文50余篇,申请和授权20余项国家发明专利和1项国际标准。研究成果获河北省科学技术进步二等奖一次,北京市科学技术二等奖1次。

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