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近年來研究流簇（ Coflow）為單位的調(diào)度策略成為改進數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的新熱點。然而現(xiàn)有的信息未知流簇調(diào)度器難以快速地推理任務(wù)級信息，導致小任務(wù)不能被及時調(diào)度，以及平均任務(wù)完成時間無法最小化因此數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)需要更加高效的推理模型提升流簇大小判斷的準確性和敏感性。提岀了一種基于機器學習的流簇大小推理模型（ Mlcoflow），利用極限學習杋（ELM）以最小訓練誤差為求解目標建立推理模型，并且使用不完全信息建模以提升敏感度。實驗證明與其他算法相比，ELM方法的準確性評分平均高出19.8%，敏感度平均高出10.2%。通過仿真模擬對比了幾種調(diào)度器，基于 Mlcoflow的調(diào)度器將平均任務(wù)完成時間降低了20.1%。
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