【摘 要】
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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
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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。
Based on the three-layer model of ATM flow control, five algorithms of neural network in access admission control (CAC) are introduced: learning control method, hybrid allowance method, moving window training method, BPHT algorithm and time-difference learning method. Discuss traffic measurement, traffic management and congestion control based on neural network. Performance analysis results show that neural network provides fast, adaptive and simple intelligent control.
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