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基于T-S模糊神经网络的ATM网络业务量智能控制

Intelligent Control of Traffic in ATM Networks Using T-S Fuzzy Neural Network
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摘要 ATM网络的业务量控制是ATM网络中的关键术之一。在充分考虑了模糊神经网络的学习功能后,提出了利用T-S模糊神经网络算法对ATM网络进行呼叫接纳控制。仿真结果表明,该方法提高了网络对呼叫的实时处理能力,又增加了网络资源的利用率。 The traffic control of the ATM network is one of the key technologies in ATM networks. This paper concerns about the learning function of the fuzzy neural network A call admission control scheme for ATM networks based on T-S fuzzy neural network is presented. The simulation results show that this method can raise the call processing capability in real time and raise the utilization of the network resources in the meanwhile.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第11期14-15,94,共3页 Computer Engineering
基金 教育部骨干教师计划项目(教技司2000-65号) 天津市自然科学基金重点项目(983602011)
关键词 ATM网络 呼叫接纳控制 信元丢失率 业务量 智能控制 T-S模糊神经网络 ATM networks Fuzzy neural network Call admission control Cell loss ratio
  • 相关文献

参考文献4

  • 1孙增圻.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社,广西科学技术出版社,1992..
  • 2赵尔敦,石冰心,黄川.基于神经网络的ATM接入允许控制[J].华中理工大学学报,1999,27(7):63-65. 被引量:3
  • 3孙增圻,智能控制理论与技术,1992年
  • 4Yin N,IEEE Globe Com'91,1991年,254页

共引文献17

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