非平稳网络丢包率估计的层析成像方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·研究方向和现状 | 第14-17页 |
| ·平稳网络层析成像 | 第15-16页 |
| ·非平稳网络层析成像 | 第16-17页 |
| ·本文研究的主要内容及意义 | 第17-18页 |
| ·本文结构与内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 非平稳网络的丢包率估计问题 | 第19-34页 |
| ·网络层析成像的反问题模型 | 第19-24页 |
| ·反问题模型的提出 | 第19-22页 |
| ·网络层析成像反问题的适定性 | 第22-24页 |
| ·非平稳网络的丢包率 | 第24-31页 |
| ·非平稳网络 | 第24-27页 |
| ·非平稳网络的丢包率 | 第27-31页 |
| ·非平稳网络丢包率的层析成像估计方法 | 第31-33页 |
| ·递归神经网络估计方法 | 第32页 |
| ·最优化反演估计方法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 递归神经网络估计方法 | 第34-52页 |
| ·神经网络基础 | 第34-40页 |
| ·神经元模型 | 第35-36页 |
| ·神经网络的网络结构 | 第36-39页 |
| ·神经网络的训练 | 第39-40页 |
| ·RMLP 递归神经网络估计非平稳网络丢包率 | 第40-45页 |
| ·RMLP 递归神经网络模型 | 第40-42页 |
| ·RMLP 递归神经网络训练算法 | 第42-44页 |
| ·RMLP 递归神经网络估计非平稳网络丢包率 | 第44-45页 |
| ·仿真模型设计 | 第45-47页 |
| ·NS2 仿真工具简介 | 第46页 |
| ·仿真模型 | 第46-47页 |
| ·递归神经网络估计方法的仿真结果及分析 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 最优化反演估计方法 | 第52-68页 |
| ·最优化反演方法基础 | 第52-53页 |
| ·牛顿算法估计非平稳网络丢包率 | 第53-60页 |
| ·牛顿算法 | 第54-55页 |
| ·牛顿算法的几何解释 | 第55-56页 |
| ·牛顿算法的改进 | 第56-58页 |
| ·牛顿算法估计非平稳网络丢包率 | 第58-60页 |
| ·最优化反演估计方法的仿真结果及分析 | 第60-65页 |
| ·两种估计方法的比较 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结束语 | 第68-70页 |
| ·本文总结 | 第68-69页 |
| ·进一步的工作 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 个人简历 | 第75-76页 |
| 攻硕期间参加的科研项目 | 第76-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
