基于人工神经网络的多模终端业务流分发
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·论文研究背景 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容以及组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 异构无线网络业务分发技术 | 第11-19页 |
| ·异构无线网络融合框架 | 第11-12页 |
| ·异构无线网络切换方案 | 第12-13页 |
| ·IEEE802.21标准 | 第13-15页 |
| ·异构无线网络接入选择算法 | 第15-18页 |
| ·集中式接入选择算法 | 第15-17页 |
| ·分布式接入选择算法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 集中式接入选择算法 | 第19-31页 |
| ·AHP方法 | 第19-21页 |
| ·GRA方法 | 第21-23页 |
| ·TOPSIS方法 | 第23-25页 |
| ·ABR,RBR和LB方法 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 人工神经网络基本知识 | 第31-41页 |
| ·人工神经网络发展历史 | 第31页 |
| ·人工神经网络特点 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的基本模型 | 第32-35页 |
| ·BP神经网络 | 第35-40页 |
| ·BP神经网络背景 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络结构 | 第36页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第36-37页 |
| ·BP神经算法的改进 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络隐层节点数目确定 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络MATLAB工具箱函数 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 集中式接入选择算法仿真 | 第41-67页 |
| ·ABR-RBR-LB算法仿真 | 第41-44页 |
| ·仿真场景设置 | 第41-42页 |
| ·仿真结果 | 第42-43页 |
| ·仿真结果分析 | 第43-44页 |
| ·AHP-GRA-TOPSIS算法仿真 | 第44-57页 |
| ·网络参数设置 | 第44-45页 |
| ·业务流参数设置 | 第45-49页 |
| ·仿真结果 | 第49-57页 |
| ·人工神经网络仿真 | 第57-66页 |
| ·仿真总体流程 | 第57-58页 |
| ·获取训练序列 | 第58-59页 |
| ·训练人工神经网络 | 第59-61页 |
| ·接入网络选择 | 第61页 |
| ·神经网络仿真结果 | 第61-63页 |
| ·神经网络与TOPSIS的对比 | 第63-64页 |
| ·使用改进的方法进行分发 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
