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文檔簡介
1、本文對通信網(wǎng)絡(luò)中的信元調(diào)度和視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能控制進(jìn)行了深入的研究，主要包括以下兩個(gè)方面的工作： (1)采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HNN，Hopfieldneuralnetwork)實(shí)現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)中的信元調(diào)度。在綜述當(dāng)前信元調(diào)度研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，針對無內(nèi)部阻塞的Crossbar交換結(jié)構(gòu)，提出采用虛擬輸出隊(duì)列(VOQ，virtualoutputqueuing)緩存方式，利用HNN實(shí)現(xiàn)信元交換的高效調(diào)度。在保證交換系統(tǒng)吞吐率的基礎(chǔ)
2、上，為了進(jìn)一步改善時(shí)延、丟失率等性能，在設(shè)定HNN能量函數(shù)時(shí)，提出一種新的隊(duì)列優(yōu)先級函數(shù)：該隊(duì)列優(yōu)先級正比于緩存器中等待傳輸?shù)男旁獢?shù)。計(jì)算機(jī)模擬結(jié)果表明，該算法在均勻業(yè)務(wù)量模型下可將吞吐率提高到0.998，信元丟失率接近0，時(shí)延特性也有很大改善。在此基礎(chǔ)上，針對HNN收斂到局域最小的問題，提出采用平均場退火(MFA，meanfieldannealing)理論改進(jìn)的HNN信元調(diào)度算法，并給出初步的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 (2)針對背景固定場合
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