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近年來研究流簇（ Coflow）為單位的調度策略成為改進數據中心網絡的新熱點。然而現有的信息未知流簇調度器難以快速地推理任務級信息，導致小任務不能被及時調度，以及平均任務完成時間無法最小化因此數據中心網絡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度器，基于 Mlcoflow的調度器將平均任務完成時間降低了20.1%。
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