Abstract-This paper diskuterar konceptet och arkitekturen hos en maskininlärningsbaserad router för att fördröja toleranta rymdnätverk. Teknikerna för att förstärka lärande och Bayesian lärande används för att komplettera routing beslut av den populära Contact Graph Routing algoritm. En introduktion till begreppen Contact Graph Routing, Qrouting och Naïve Bayes klassificering ges. Utvecklingen av en arkitektur för ett responsramverk mellan lager för DTN-protokoll diskuteras. Slutligen ges inledande simuleringsinställning och resultat.
I REF föreslås en arkitektur av en maskininlärning baserad router för fördröjning toleranta rymdnätverk, och två maskininlärningsmetoder används för att komplettera beslut routing av Contact Graph Routing (CGR) algoritm, där Naive Bayesian classifier används för att förutsäga tillförlitligheten hos varje kandidat relä nod och Q-learning routing används för uppskattning av den end-to-end leverans fördröjningen av routing.
A machine learning concept for DTN routing
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Wireless for Space and Extreme Environments (WiSEE)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Wireless for Space and Extreme Environments (WiSEE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}