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基于神经元自适应的网络流量控制器研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·网络拥塞控制的背景和研究意义第8-10页
   ·国外的研究现状第10-11页
   ·国内的研究现状第11-12页
   ·本文的主要工作及章节安排第12-14页
第二章 TCP 拥塞控制及队列管理第14-22页
   ·拥塞控制第14-18页
     ·拥塞控制的基本原理第14-16页
     ·TCP 拥塞控制系统线性化模型第16-18页
   ·基于中间节点的拥塞机制第18-21页
     ·队列调度第18-20页
     ·队列管理第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 典型的队列管理算法第22-35页
   ·被动队列管理第22-23页
   ·主动队列管理第23-31页
     ·RED 算法第23-25页
     ·ARED 算法第25-28页
     ·PI 算法第28-29页
     ·PID 算法第29-31页
   ·几种典型的队列管理算法的仿真第31-33页
     ·仿真环境第31-32页
     ·仿真结果分析第32-33页
   ·本章小结第33-35页
第四章 基于模糊控制的神经元 PID 主动队列管理第35-43页
   ·模糊理论及其控制第35-36页
   ·神经网络及其控制第36-38页
   ·基于模糊控制的神经元 PID 主动队列管理第38-42页
     ·神经元自适应 PID 模型第38-40页
     ·神经元比例系数 K 的自调整第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 RSNAPID 算法的性能仿真第43-55页
   ·NS2 网络仿真软件第43-45页
   ·RSNAPID 算法性能仿真分析第45-54页
     ·仿真平台及参数设置第45页
     ·不同的期望队列长度下算法的性能第45-46页
     ·不同的链路时延下算法的性能第46-47页
     ·不同的 TCP 连接数下算法的性能第47-48页
     ·恒定负载下 PI、PID、SNAPID、RSNAPID 四种算法的性能比较第48-53页
     ·负载动态变化时 PI、PID、SNAPID、RSNAPID 四种算法的性能比较第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
参考文献第57-60页
附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文第60-61页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第61-62页
致谢第62页

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