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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于SMA-SVM的SDN链路连通性预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115632964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211279535.8，技术领域涉及：H04L43/0811；该发明授权一种基于SMA-SVM的SDN链路连通性预测方法是由庄毅;陈晨;顾晶晶设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SMA-SVM的SDN链路连通性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SMA‑SVM的SDN链路连通性预测方法，包括：构建反映目标网络数据平面的链路连通向量；对目标SDN网络数据平面进行建模；构建目标SDN网络链路连通相似性向量；运用差分整合移动平均自回归模型ARIMA对网络链路连通相似性向量序列进行时间序列分析，提取链路连通相似性向量随时间的变化规律；利用黏菌优化算法SMA构建与优化网络链路连通器分类器；根据网络链路连通器分类器输出的预测值定位目标网络中脆弱链路与节点。本发明的方法能够在一定程度上提高基于SDN的网络链路连通性的预测精度，相较于其它链路预测方法，该方法具有准确性与稳定性更好的优点。

本发明授权一种基于SMA-SVM的SDN链路连通性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SMA-SVM的SDN链路连通性预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，根据软件定义网络即SDN中复杂网络结构与介数中心性特征，构建反映目标网络数据平面的链路连通向量； 步骤2，对目标SDN网络数据平面进行建模：基于OpenFlow通用转发框架数据平面的功能属性，构建三层数据转发模型，分别为解析层、流表匹配层与转发调度层； 步骤3，SDN控制层利用网络快照动态采集目标SDN网络数据平面的全局网络拓扑信息，根据三层数据转发模型结构中流规则特征与全局网络拓扑信息构建目标SDN网络链路连通相似性向量； 步骤4，运用差分整合移动平均自回归模型ARIMA对网络链路连通相似性向量序列进行时间序列分析，提取链路连通相似性向量随时间的变化规律； 步骤5，利用黏菌优化算法SMA构建与优化网络链路连通器分类器； 步骤6，根据网络链路连通器分类器输出的预测值定位目标网络中脆弱链路与节点； 步骤5所述利用黏菌优化算法SMA构建与优化网络链路连通器分类器，具体过程包括： 步骤5.1，初始化种群数量N、最大迭代次数与个体位置，种群中每个个体代表网络链路连通性分类器中一组超平面的权重向量，表示为，其中超平面代表网络连通性分类器的分类平面； 步骤5.2，构建基于SVM的网络链路连通性分类器，链路连通分类器超平面计算见式1； 1 其中，为拉格朗日乘子，是系数变量，用于将数据映射到特征空间，在特征空间中使用线性学习器进行数据分类处理，为样本标签，代表连通，代表不连通，w为超平面的权重向量，为超平面的基，sign为符号函数，当大于0时返回1，否则返回0； 步骤5.3，计算所有超平面权重向量的适应度值，计算方法见式2； 2 其中表示正确分类的样本数，为总样本数，代表超平面权重向量个体的适应度； 步骤5.4，对所有超平面权重向量个体的适应度值进行排序，排序方式见式3， 3 其中表示个体适应度值的升序； 步骤5.5，记录当前迭代超平面权重向量个体的最佳适应度及最佳位置； 步骤5.6，更新超平面权重向量个体移动参数、，参数，参数，a、b计算方法分别见式45； 4 5 其中t为当前迭代次数，代表最大迭代次数； 步骤5.7，计算每个超平面权重向量个体移动参数，参数的计算方法见式6； 6 其中，代表的中位数，bF表示当前迭代过程中获得的最佳适应度值，wF表示在当前迭代过程中获得的最差适应度值，分量r为移动随机值，其取自于区间[0,1]之间的随机值； 步骤5.8，更新当前种群中代表超平面权重向量的个体位置，个体位置计算方法见式7； 7 其中代表超平面的权重向量，与代表随机选择的两个超平面的权重向量，代表当前适应度值最高的超平面权重向量，r为区间[0,1]之间的随机数，LB与UB代表搜索的下限与上限，rand为区间[0,1]上的随机数，p的计算方法见式8； ,i8 步骤5.9，使用获得最佳适应度值的个体作为网络链路连通性分类器的超平面权重向量，完成网络链路连通性分类器的构建与优化过程。

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