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當前，新型網絡應用不斷涌現，用戶對不同類型應用的通信需求也呈現出多樣化和個性化的特點．面向用戶頻繁產生和變化的通信需求，網絡服務提供商（lnternet service provider，簡稱ISP）通常以不斷地購買及部署大量新型的專用網絡設備的方式來應對，導致其運營成本高昂，資源浪費嚴重，網絡建設與發展的可持續性差．對此，從軟件角度出發，考慮路由功能重用，通過選擇合適的路由功能，在通信路徑上為應用合成定制化的路由服務，滿足用戶差異化的需求．基于網絡功能虛擬化（network function virtualization，簡稱NFV）和軟件定義網絡（software-defined networking，簡稱SDN），提出了一種自適應路由服務合成機制，運用軟件產品線技術構建路由服務產品線，作為路由功能選擇和路由服務優化的基礎．基于機器學習，運用多層前饋神經網構建路由服務離線模式和在線模式兩階段學習模型。對路由功能選擇及組合進行持續學習和優化，實現路由服務的定制化目標，以提高用戶的服務體驗．進行了仿真實現。研究結果表明。所提出的模型是可行和有效的．
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