【摘 要】
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PID作为主动队列管理中的重要算法,存在参数不能实时调节、不能适应非线性和动态的网络环境等问题。为了克服这些问题,文中引入基于Mandani规则的模糊逻辑和三层神经网络PID,
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PID作为主动队列管理中的重要算法,存在参数不能实时调节、不能适应非线性和动态的网络环境等问题。为了克服这些问题,文中引入基于Mandani规则的模糊逻辑和三层神经网络PID,提出了基于模糊神经PID（FNPID）的主动队列管理算法。该算法利用模糊逻辑计算当前网络学习速率,在神经网络PID中利用加权动量的梯度下降法,根据可变的学习速率来计算相应的丢包率。为使FNPID算法更具有适应性,文中将队列长度和包到达速率作为共同度量,并在丢包率合成时采取动态权重。基于NS2仿真平台,在相同网络环境下对PID算法和F
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