一种基于FNN的高速网络拥塞控制策略
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国家重点基础研究发展规划资助项目(G1998030405)


Policy of Fuzzy Neural Network Based Congestion Control in High- Speed Network
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    摘要:

    以ATM(asynchronoustransfermode)为研究对象,提出一种基于模糊神经网络(fuzzyneuralnetwork,简称FNN)的流量预测和拥塞控制策略.拥塞控制是高速网络(如ATM)研究中的关键问题之一.传统的基于BP神经网络的流量预测方法因其收敛速度较慢且具有较大的误差,影响了拥塞控制效果,而模糊神经网络由于具有处理不确定性问题和很强的学习能力,能很好地解决这一问题.最后通过仿真,比较和分析了基于BP神经网络和基于FNN方法的性能,证明此方法是有效的.

    Abstract:

    In this paper, a kind of traffic prediction a nd congestion control policy based on FNN (fuzzy neural network) is proposed for ATM (asynchronous transfer mode). Congestion control is one of the key problems in high-speed networks, such as ATM. Conventional traffic prediction method fo r congestion control using BPN (back propagation neural network) has suffered fr om long convergence time and dissatisfying precision, and it is not effective. T he fuzzy neural network scheme presented in this paper can solve these limitatio ns satisfactorily for its good capability of processing inaccurate information a nd learning. Finally, the performance of the scheme based on BPN is compared wit h the scheme based on FNN using simulations. The results show that the FNN schem e is effective.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

何小燕,吴介一,顾冠群.一种基于FNN的高速网络拥塞控制策略.软件学报,2001,12(1):41-48

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  • 收稿日期:1999-11-15
  • 最后修改日期:2000-01-25
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