【摘 要】
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针对污水处理数据传输过程具有随机丢包的问题,提出一种基于模糊神经网络的数据丢包预测补偿方法。该方法利用模糊神经网络的自适应特点,结合缓冲区、事件-时间混合驱动以及
【机 构】
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北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203099,61225016);北京市科技计划课题(Z141100001414005,Z141101004414058);中国博士后科学基金资助项目(2014M550017,XJ2013018);北京市科技新星计划(Z131104000413007);教育部博士点基金项目(20121103120020,20131103110016);北京市教委项目(km20141000
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针对污水处理数据传输过程具有随机丢包的问题,提出一种基于模糊神经网络的数据丢包预测补偿方法。该方法利用模糊神经网络的自适应特点,结合缓冲区、事件-时间混合驱动以及时间标志信息,通过利用已知的数据包预测出当前丢失的数据包,对污水处理过程网络传输丢包数据进行了实时补偿,解决了污水处理数据传输过程的随机丢包问题。实验结果显示,该方法能够有效地实现丢包数据的预测和补偿,与其他方法的比较结果显示该方法具有较好的性能。
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