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认知网络中具有自主学习特征的智能QoS保障机制研究的开题报告

1.研究背景

随着网络技术的不断发展，人们对网络服务质量（QoS）的需求不断提高。智能QoS保障机制，即能根据网络当前情况进行自主学习、智能调整以保障网络服务质量的机制，成为当前研究热点之一。而认知网络作为一种能自主感知和学习不同环境的网络，具有极大的潜力，被广泛应用于QoS保障机制的研究和实践中。

2.研究目的和意义

本文的研究目的是探究一种在认知网络中具有自主学习特征的智能QoS保障机制。该机制能在网络状况变化时，自我学习和调整参数，以保障网络服务质量。在实际应用中，该机制有着广泛的应用价值，特别是在大规模网络服务中，如云计算、物联网等领域。本研究不仅能够提高网络服务的质量和稳定性，同时也能够降低网络运维成本和维护难度。

3.研究内容

本文的研究内容主要分为以下几个方面：

（1）研究认知网络的概念、特性和应用场景。

（2）探讨QoS保障机制的现状及其存在的问题。

（3）基于认知网络的自主学习特征，设计智能QoS保障机制，实现自我学习和调整。

（4）通过仿真实验对该机制进行验证和分析，评估其性能和有效性。

4.研究方法

本文采用文献资料法、实验仿真法等研究方法，分析和整合已有研究成果、开展仿真实验、探究理论创新，从而达到论证研究成果的目的。

5.预期结果

本文的预期结果是设计出一种在认知网络中具有自主学习特征的智能QoS保障机制，能够提高网络服务质量和稳定性，降低网络运维成本和维护难度。同时通过仿真实验评估该机制的性能和有效性，进一步验证其在实际应用中的可行性和实用性。

6.研究进度安排

本文的研究进度安排如下：

第一阶段：2021年11月-2022年1月

开题论证，文献查阅，问题与研究方法设计。

第二阶段：2022年2月-2022年5月

系统设计，理论分析，算法实现。

第三阶段：2022年6月-2022年8月

仿真实验，数据分析，结果总结。

第四阶段：2022年9月-2022年11月

论文撰写，答辩准备。

7.研究团队及分工

本研究由本人领衔，指导老师提供学术指导，专业人员提供技术支撑。研究团队主要分工如下：

本人：负责论文的框架设计、实验设计、算法研究和实现。

指导老师：负责学术指导、理论指导、实验数据的整理、论文定稿和答辩指导。

专业人员：负责技术支撑和实验环境配置。

8.参考文献

[1]黄晓明，张华，吕淑惠，等.基于认知网络的端到端QoS保障机制研究[J].计算机工程，2016，42(7)：235-240.

[2]李博，徐松涛，潘国靖.基于认知网络的QoS感知路由算法[J].计算机工程，2015，41(9)：47-52.

[3]王晓阳，黄海峰.基于机器学习的网络QoS保障研究综述[J].通信技术，2020，53(3)：158-171.

[4]张云岗，张家骏，黄威，等.认知网络QoS保障技术研究进展与展望[J].电信科学，2015，31(11)：9-15.

[5]ArlittM，WilliamsonC.QoSandwebperformance[J].Computer,2011,44(5):35-41.