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神经网络在ATM流量控制中的应用
引用本文:罗嵘.神经网络在ATM流量控制中的应用[J].通信技术,1996(3).
作者姓名:罗嵘
作者单位:电子部三十所!成都,610041
摘    要:以ATM流量控制的三层结构模型为基础,介绍神经网络在接入允许控制(CAC)中的五种算法——学习控制方法、hybrid允许方法、移动窗口训练方法,BPHT算法和时间-差分学习方法。讨论基于神经网络的流量测量、流量管理和拥塞控制方法。性能分析结果表明神经网络提供了快速、自适应、简单的智能控制。

关 键 词:ATM网络  ATM流量控制  神经网络  接入允许控制  拥塞控制

Neural Networks Applications in ATM Traffic Control
Luo Rong.Neural Networks Applications in ATM Traffic Control[J].Communications Technology,1996(3).
Authors:Luo Rong
Abstract:Based on multilevel traffic control architecture in ATM, the author introduces five applications of neural networks for connection admission control - - learning control nethod. Hybriol admission control, moving window training approach, BPHT algorithm and temporal- - difference learning scheme, and also discusses NN-based solutions for traffic measurments. traffic policing and congestion control. The performance results prove that neural networks provide fast. flexible. adaptive. simple, and intelligent control.
Keywords:ATM networks  ATM traffic control  neural networks  connection adminssion control  congestion control
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