This node model generation unit (2) is equipped with: a node-setting unit (29) which submits prescribed setting information to a node (11) of a network; a traffic generation unit (21) for applying prescribed traffic to the node (11) on the basis of prescribed applied traffic information; a performance measurement/capturing unit (25) for obtaining performance measurement results by measuring the performance of the node (11) to which the prescribed traffic was applied and for which prescribed setting information was set, and also capturing (obtaining) the output traffic; a training data input processing unit (24) for collecting the prescribed setting information, the prescribed applied traffic information, and the node (11) performance measurement results and output traffic, and registering the same as training data; and a learning execution unit (27) for generating a node model of a node (11) by using machine learning based on the training data registered by the training data input processing unit (24).
Cette unité de génération de modèle de nœud (2) est équipée : d'une unité de réglage de nœud (29) qui soumet des informations de réglage prescrites à un nœud (11) d'un réseau; d'une unité de génération de trafic (21) permettant d'appliquer un trafic prescrit vers le nœud (11) sur la base d'informations de trafic appliquées prescrites; d'une unité de mesure/capture de performances (25) permettant d'obtenir des résultats de mesure de performances en mesurant les performances du nœud (11) vers lequel le trafic prescrit a été appliqué et pour lequel les informations de réglage prescrites ont été réglées et de capturer (obtenir) également le trafic de sortie; d'une unité de traitement d'entrée de données d'entraînement (24) permettant de collecter les informations de réglage prescrites, les informations de trafic appliquées prescrites et les résultats de mesure de performances du nœud (11) et un trafic de sortie et de les enregistrer en tant que données d'entraînement; et d'une unité d'exécution d'apprentissage (27) permettant de générer un modèle de nœud d'un nœud (11) par apprentissage automatique sur la base des données d'entraînement enregistrées par l'unité de traitement d'entrée de données d'entraînement (24).
ノードモデル生成部(2)は、ネットワークのノード(11)に所定の設定情報を投入するノード設定部(29)と、所定の印加トラヒック情報を元にノード(11)に所定のトラヒックを印加するトラヒック生成部(21)と、所定の設定情報が設定され、所定のトラヒックが印加されたノード(11)の性能を測定した性能測定結果を取得し、出力トラヒックをキャプチャ(取得)する性能測定・キャプチャ部(25)と、所定の設定情報と所定の印加トラヒック情報とノード(11)の性能測定結果と出力トラヒックとを収集して、学習データとして登録する学習データ入力処理部(24)と、学習データ入力処理部(24)が登録した学習データを元にした機械学習によりノード(11)のノードモデルを生成する学習実行部(27)と、とを備える。
MACHINE LEARNING DEVICE, MACHINE LEARNING PROGRAM, SIMULATION DEVICE AND SIMULATION PROGRAM
DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, PROGRAMME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, DISPOSITIF DE SIMULATION ET PROGRAMME DE SIMULATION
機械学習装置、機械学習プログラム、シミュレーション装置、および、シミュレーションプログラム
2023-02-02
Patent
Electronic Resource
Japanese
SIMULATION DEVICE, LEARNING DEVICE, SIMULATION METHOD, AND SIMULATION PROGRAM
European Patent Office | 2021
|European Patent Office | 2021
|European Patent Office | 2024
|SYSTEM, PROGRAM, MACHINE LEARNING METHOD, MACHINE LEARNING MODEL, AND OTHERS
European Patent Office | 2024
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