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網絡運行質量評估是網絡態勢感知的關鍵技術之一。網絡態勢是指由各種網絡設備運行狀況、網絡行為以及用戶行為等因索所構成的整個網絡的當前狀態和變化趨勢．這就要求態勢感知模型能夠以一致的評估標準、穩定的評估結果反映網絡整體狀態，因此一致性和穩定性是網絡態勢評估必須具備的因素。一方面，綜合評估的無量綱化處理與其他數據有關，可能導致同一組指標樣本數據得到不同的評估結果，難以保證評估的一致性：模糊評估的專家評價過程受專家主觀因素的影響，難以保證評估的穩定性，另一方面，將機器學習方法引入到網絡性能評估中可有效解決上述兩個問題，但是神經網絡訓練過程中可能收斂于局部極小，而支持向量機又存在參數難以確定、過擬合等問題。因此，基于以上考慮，本文將RVM學習方法引入到網絡態勢感知領域中。
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