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摘要:
PID作为主动队列管理中的重要算法,存在参数不能实时调节、不能适应非线性和动态的网络环境等问题。为了克服这些问题,文中引入基于Mandani规则的模糊逻辑和三层神经网络PID,提出了基于模糊神经PID( FNPID)的主动队列管理算法。该算法利用模糊逻辑计算当前网络学习速率,在神经网络PID中利用加权动量的梯度下降法,根据可变的学习速率来计算相应的丢包率。为使FNPID算法更具有适应性,文中将队列长度和包到达速率作为共同度量,并在丢包率合成时采取动态权重。基于NS2仿真平台,在相同网络环境下对PID算法和FNPID算法的性能进行对比研究。仿真结果表明,相比于PID算法,FNPID算法在稳定队列长度和降低平均时延的同时能使队列长度迅速收敛到期望值,具有较强的适应性和鲁棒性。
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文献信息
篇名 基于模糊神经PID的主动队列管理方法研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 模糊逻辑 神经网络 主动队列管理 比例微分积分器
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 99-102
页数 4页 分类号 TP301
字数 2834字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.08.021
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 周井泉 南京邮电大学电子科学与工程学院 74 227 7.0 9.0
2 唐上进 南京邮电大学电子科学与工程学院 2 4 2.0 2.0
3 张卓 南京邮电大学电子科学与工程学院 5 13 2.0 3.0
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主动队列管理
比例微分积分器
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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