摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-11页 |
·课题的背景和意义 | 第8-9页 |
·本文的内容安排 | 第9-11页 |
第二章 互联网拥塞知识概述 | 第11-30页 |
·TCP/IP参考模型 | 第11-13页 |
·网络拥塞的定义及产生的原因 | 第13-14页 |
·网络拥塞的基本概念 | 第13-14页 |
·拥塞产生的原因 | 第14页 |
·拥塞控制机制 | 第14-15页 |
·拥塞控制源算法 | 第15-20页 |
·TCP中四种典型算法 | 第16-18页 |
·TCP拥塞控制版本的发展 | 第18-20页 |
·拥塞控制链路算法 | 第20-28页 |
·调度算法 | 第20-21页 |
·队列管理算法 | 第21-23页 |
·主动式队列管理的提出 | 第23-24页 |
·主动式队列管理算法的优势 | 第24-25页 |
·主动式队列管理算法的发展 | 第25-28页 |
·网络拥塞控制的重要参数 RTT | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 从PI控制器出发的AQM算法设计—P~2I控制器 | 第30-39页 |
·算法描述 | 第30页 |
·算法伪码 | 第30-31页 |
·参数和变量说明 | 第31-32页 |
·算法说明 | 第32-34页 |
·模拟验证 | 第34-38页 |
·参数计算 | 第34-35页 |
·仿真结果 | 第35-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第四章 RTT的测试 | 第39-46页 |
·socket编程的实现原理 | 第39-40页 |
·socket的核心函数简介 | 第40-43页 |
·RTT测试过程及实验结果 | 第43-45页 |
·用socket编程测试RTT的实现步骤 | 第43页 |
·实验结果 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第五章 利用神经网络建立RTT的智能预测模型 | 第46-58页 |
·神经元结构模型 | 第46-48页 |
·神经网络的互连模式 | 第48-49页 |
·神经网络训练过程及注意事项 | 第49-50页 |
·预测方案分析 | 第50-52页 |
·数据的预处理 | 第52-53页 |
·预测模型的建立 | 第53-57页 |
·样本设计 | 第53-54页 |
·网络的设计与训练 | 第54-55页 |
·网络的测试与应用 | 第55-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
第六章 结束语 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
发表的论文和参与的科研项目 | 第62-63页 |
致谢 | 第63页 |