1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展，网络规模不断扩大，网络应用日益复杂，传统网络架构面临着灵活性不足、管理维护困难等挑战。
软件定义网络（Software-DefinedNetworking，SDN）作为一种新型网络架构，通过分离控制平面和数据平面，实现了网络的集中控制、灵活管理和可编程化，为网络的创新发展带来了新的机遇。
与此同时，机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，近年来取得了突破性进展，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，机器学习在软件定义网络中的应用研究受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在机器学习应用于SDN领域展开了积极探索，并在网络流量预测、安全威胁检测等方面取得了一定成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.SDN网络架构与关键技术:深入研究SDN的概念、架构和关键技术，包括SDN控制器、OpenFlow协议、网络虚拟化等，为后续研究奠定基础。
2.机器学习算法:介绍常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习，分析它们的特点、适用场景以及在SDN网络中的应用潜力。
3.机器学习在SDN中的应用场景:探讨机器学习在SDN网络中的主要应用场景，例如网络流量预测、网络安全威胁检测、网络资源优化、网络故障诊断以及服务质量保障，分析每个场景下的技术挑战和解决方案。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，逐步深入地开展研究工作。
1.理论分析阶段：首先，对SDN网络架构、关键技术和应用场景进行深入研究，分析SDN网络的特点、优势和面临的挑战，为机器学习的应用提供理论基础。
其次，研究各种机器学习算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习，分析其原理、特点、适用场景，以及在SDN网络中的应用潜力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.跨领域融合创新:将机器学习技术应用于SDN网络领域，实现跨学科的融合创新，为解决SDN网络面临的挑战提供新的思路和方法。
2.特定场景算法优化:针对SDN网络的不同应用场景，例如流量预测、安全威胁检测等，对现有的机器学习算法进行优化改进，提高算法在特定场景下的效率和准确性。
3.案例分析与实践应用:通过实际案例分析，验证机器学习算法在SDN网络中的有效性和实用性，并探索将研究成果应用于实际网络环境的方案，推动研究成果的落地应用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李阳, 荆继武, 杨家海, 等. 软件定义网络安全研究综述[J]. 通信学报, 2017, 38(S1): 1-14.
[2] 魏亮, 李星, 谢高岗, 等. 软件定义网络中基于深度学习的应用[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 110-129.
[3] 张浩, 李忠诚, 王怀玺, 等. 基于SDN的网络安全防御技术研究[J]. 通信学报, 2016, 37(6): 1-14.
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