【摘 要】
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考虑传统网络拥塞控制忽略了网络拥塞的持续状态,引入将数据包到达链路速率作为控制器输入的方案,得到一种改进单神经元梯度学习(improves single neuron gradient learning,ISNGL)的主动队列管理算法.ISNGL算法采用梯度学习动态调整网络参数,并在此基础上对收敛速度和稳定性加以改进,提出带有位移参数的新激活函数和带有权值调整的动量项的改进方法,最后通过NS2网络仿真软件在无线网络的拓扑模型上进行仿真分析,结果表明ISNGL算法在无线网络环境下拥有良好的拥塞控制能力.
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,南京中兴力维软件有限公司动环与智能运维产品开发部
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK20161361)。
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考虑传统网络拥塞控制忽略了网络拥塞的持续状态,引入将数据包到达链路速率作为控制器输入的方案,得到一种改进单神经元梯度学习(improves single neuron gradient learning,ISNGL)的主动队列管理算法.ISNGL算法采用梯度学习动态调整网络参数,并在此基础上对收敛速度和稳定性加以改进,提出带有位移参数的新激活函数和带有权值调整的动量项的改进方法,最后通过NS2网络仿真软件在无线网络的拓扑模型上进行仿真分析,结果表明ISNGL算法在无线网络环境下拥有良好的拥塞控制能力.
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