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研究动态网络中间节点的拥塞控制．提出一种PID型神经网络的主动队列管理（AQM）算法，给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律，根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性．基于NS-2平台的仿真结果表明，该算法适应瞬息万变的网络环境，系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法．
主动队列管理中的PID型神经网络控制
【摘 要】
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研究动态网络中间节点的拥塞控制．提出一种PID型神经网络的主动队列管理（AQM）算法，给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律，根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性．基于NS-2平台的仿
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院自动控制系
【出 处】
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北京理工大学学报
【发表日期】
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2006年10期
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