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針對機會網絡節點移動性、節點間間歇性連接等特點，提出基于深度學習的機會網絡鏈路預測機制，基于時間序列理論和方法，綜合考慮節點間邊的杈值、節點強度和局部路徑與節點間鏈路關系，構建反映機會網絡鏈路狀態隨時間動態變化的相似性指標W_Katz;利用信息熵確定受限玻爾茲曼機的隱含層神經元數量，構建用于特征提取的深度學習模型，采用自適應學習率縮短其收斂時間；采用高斯核函數、K折交叉驗證構造基于最小二乘支持向量回歸機的預測模型；采用命中率R HIT和受試者工作特征曲線的Precision、Accuracy指標評價預測結果．通過INF 2005、MIT數據集上的對比實驗結果表明，該方法可以獲得更好的預測效果．
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