基于遗传算法优化的模糊神经网络垂直切换算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文的研究背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究意义和创新点 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作及章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 异构无线网络垂直切换技术基础 | 第14-29页 |
| ·垂直切换技术 | 第14-17页 |
| ·垂直切换的基本概念 | 第14-16页 |
| ·垂直切换性能评价及优化 | 第16-17页 |
| ·UMTS与WLAN网络 | 第17-18页 |
| ·UMTS网络 | 第17-18页 |
| ·WLAN网络 | 第18页 |
| ·业务流量的自相似特性 | 第18-21页 |
| ·自相似特性的描述 | 第18-19页 |
| ·实际网络流量的自相似特性 | 第19-21页 |
| ·模糊神经网络和遗传算法 | 第21-27页 |
| ·模糊逻辑 | 第21-24页 |
| ·神经网络 | 第24-26页 |
| ·遗传算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于自相似特性的垂直切换算法 | 第29-39页 |
| ·自相似网络业务流量模型 | 第29-31页 |
| ·带有预判决的垂直切换算法 | 第31-34页 |
| ·垂直切换的预判决 | 第32页 |
| ·垂直切换判决 | 第32-34页 |
| ·基于自相似特性的垂直切换算法仿真 | 第34-37页 |
| ·仿真场景设置及方案确定 | 第34-35页 |
| ·仿真结果分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于GA-FNN算法的垂直切换算法 | 第39-50页 |
| ·模糊神经网络 | 第39-40页 |
| ·遗传算法对BP神经网络的优化 | 第40-44页 |
| ·BP神经网络 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络的学习方法 | 第41页 |
| ·遗传算法对BP神经网络的优化及仿真 | 第41-44页 |
| ·基于GA-FNN垂直切换算法的仿真 | 第44-49页 |
| ·基于遗传算法的模糊神经网络模型 | 第44-47页 |
| ·基于GA-FNN的垂直切换算法仿真分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·论文总结 | 第50页 |
| ·未来工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 作者简介及科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
