基于跨域学的智能光波导系统

摘要

本发明公开了一种基于跨域学的智能光波导系统，该智能光波导系统是通过对以往的海量网络传输数据进行统计分析，获得相应数据传输距离模式，并根据动态采集到的光网络传输数据进行跨域学，最终用来实时控制光波导发送端的工作状态。通过上述方式，本发明具有成本低、降低光波导功耗的优点，能够有效降低网络后期运营成本。

主权项

1.一种基于跨域学习的智能光波导系统，其特征在于，该智能光波导系统是通过对以往的海量网络传输数据进行统计分析，获得相应数据传输距离模式，并根据动态采集到的光网络传输数据进行跨域学习，最终用来实时控制光波导发送端的工作状态，具体实现步骤包括：1）、采集网络中传送数据，每个数据用一个m维向量表示，并用该数据构建训练集合，实时采集的信号可以用，，（1）得到数据投影矩阵；2）、采用cross domain subspace learning （CDSL）学习方式获得的低维表达，包括如下步骤：a、利用投影矩阵作为初始化投影矩阵；b、， k为循环次数；c、投影，和到低维子空间，获得；d、计算目标函数，该目标函数包括了的鉴别信息、几何信息以及分布差异；e、计算目标函数梯度；f、更新投影矩阵；g、重复b-f过程，直到或者，其中为常数；h、；3）通过对最小距离分类器（Minimum Euclidean Distance Classifier， MEDC）分类，可以获得智能光波导系统控制参数。