神經網絡在VBR視頻通信量預測和信元調度中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文對神經網絡方法在VBR視頻通信量預測和最優(yōu)信元調度中的應用進行了深入研究，研究工作主要包括以下幾個方面： (1) 簡要介紹了神經網絡的基礎知識，感知機的學習算法，多層前饋神經網絡的BP學習算法，反饋神經網絡優(yōu)化方法。 (2) 采用前饋神經網絡對可變比特率(Variable Bit Rate-VBR)視頻通信量預測進行了研究。提出一種自適應神經網絡模型對VBR視頻通信量進行非線性自適應預測，并采用基于遞歸最小方差(

2、Recursive Least Square-RLS)的自適應學習及刪剪算法對抽頭延遲神經網絡進行訓練和結構優(yōu)化，仿真實驗表明，與其他預測方法相比，該模型能夠實現對復雜視頻通信量序列的更高精度的預測，滿足實時快速的預測要求。 (3) 提出了一種Hopfield神經網絡模型用于ATM交換中的信元調度。介紹了各種交換結構和緩沖策略，分析和仿真了輸入緩沖和輸出緩沖交換系統(tǒng)。由于存在隊頭阻塞(Head of Line blocking

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