因為碼的確實有點費勁的原因，所以這一章又沒碼完，真的好後悔在月初就用掉請假條，所以，大概會晚一會兒更新，大概凌晨一點吧，到時候只要重新重新整理這一章就行了。

有時候我也在想，像這種實在碼的費勁的時候要不要狠狠心請個假，但又實在狠不下來，所以才變成了現在這個模樣，每當這個時候我都會思考人生，為什麼要去碼字，就老老實實的當一個程式猿他不香嗎？

摘要:為了減少多元異構網路資料安全傳輸時延，設計一個基於機器學習的多元異構網路資料安全傳輸技術。透過選擇資料來源與資料屬性的重要性定義，對多元異構網路資料預處理，並建立多徑並行傳輸架構，在此基礎上，採用機器學習方法進行有效頻寬估計與引數濾波處理，最後進行頻寬排程與通道安全協議體系建立，從而完成基於機器學習的多元異構網路資料安全傳輸。實驗結果表明，此次研究的基於機器學習的多元異構網路資料安全傳輸有效減少了資料傳輸時延，並減少了資料傳輸中斷情況與資料丟包率，滿足資料傳輸技術的設計需求。

關鍵詞:機器學習；多元異構網路；資料安全傳輸；網路資料預處理；並行傳輸構架

1引言

當前，通訊技術發展迅速，多種網路特點明顯，並經過多年的改革創新，使無線接入技術的傳輸速率逐漸逼近極限。在這種背景下，為滿足多種業務需求，需要進行多網寫作。但是，傳統的寫作機制在網路傳輸資源使用上，不能同時、高效的使用，不能有效保證高效傳輸業務，並且會增加傳輸中的能耗問題，從而導致傳輸過程中發生干擾問題。因此，很多學者開展了關於多元網路資料傳輸方法的研究。文獻[1]中，石玲玲，李敬兆研究了異構網路中安全資料傳輸機制，該機制主要採用一種基於最佳化的AES-GCM認證加密演算法和基於SHA的數字簽名演算法相結合的安全資料傳輸機制進行資料的傳輸；文獻[2]中，周靜，陳琛研究了基於異構網的一種資料安全模型，該模型預先對資料加密處理，然後建立安全傳輸通道進行了資料的傳輸。上述兩種方法能夠獲得一定的效果，但是還存在一定的不足。針對上述的不足，為此本文將機器學習方法應用到多元異構網路資料安全傳輸中，以解決目前存在的問題。實驗結果表明，此次研究的多元異構網路資料安全傳輸技術有效解決了目前存在的問題，具備一定的實際應用意義。

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