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摘要:
提出一种在用户-网络接口处利用对角递归神经网络(DRNN) 作为自适应预测器,实现ATM网络自适应拥塞控制的模型.当DRNN预测下一时刻缓冲区中的信元数超过阈值时,控制器产生一个反馈控制信号减小信源进入网络的信元速率以避免拥塞发生.用话音和图象信源所作的仿真表明本文提出的模型较基于常规前馈网络的模型具有系统结构简单、控制效果好、实时性好等优点.
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文献信息
篇名 基于DRNN的ATM网络拥塞控制及仿真
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 ATM网络 神经网络 拥塞控制 统计复用
年,卷(期) 2000,(2) 所属期刊栏目 仿真技术应用
研究方向 页码范围 124-126
页数 3页 分类号 TP392.02
字数 2007字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2000.02.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄云仙 1 4 1.0 1.0
2 宋自林 1 4 1.0 1.0
3 郑少仁 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
ATM网络
神经网络
拥塞控制
统计复用
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
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