基于信息量的流量矩陣估測(cè)方法專利登記公告
專利名稱：基于信息量的流量矩陣估測(cè)方法
摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于信息量的流量矩陣估測(cè)方法，包括步驟：S101、獲取全網(wǎng)最新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜玩溌妨髁啃畔?；S102、利用簡(jiǎn)單重力模型獲得初始的概率向量g和一個(gè)概率向量f’；S103、利用概率向量g，尋找在概率空間F中與其Kullback-Leiber距離最小的概率向量f；S104、在概率空間G中求解與概率向量f的Kullback-Leiber距離最小的概率向量，賦值給概率向量g；S105、判斷概率向量f與概率向量f’之差的歐幾里得距離是否小于值epsil，如果差值比epsil小，則轉(zhuǎn)到步驟S107，否則執(zhí)行
專利類型：發(fā)明專利
專利號(hào)：CN201110066943.0
專利申請(qǐng)（專利權(quán)）人：北京郵電大學(xué)
專利發(fā)明（設(shè)計(jì)）人：陳興渝;孟洛明;劉珂;王穎;詹志強(qiáng);亓峰;邱雪松
主權(quán)項(xiàng)：一種基于信息量的流量矩陣估測(cè)方法，其特征在于，所述流量矩陣估測(cè)方法包括步驟：S101、獲取全網(wǎng)最新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜玩溌妨髁啃畔?；S102、利用簡(jiǎn)單重力模型獲得初始的概率向量g和一個(gè)概率向量f’；S103、利用概率向量g，尋找在概率空間F中與其庫(kù)爾貝克?萊貝爾Kullback?Leiber距離最小的概率向量f；S104、在概率空間G中求解與f的Kullback?Leiber距離最小的概率向量，賦值給概率向量g；S105、判斷概率向量f與概率向量f’的向量之差的歐幾里得距離是否小于值epsil，如果差值比epsi
專利地區(qū)：北京
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