基于神经网络的ATM带宽动态分配设计

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基于神经网络的ATM带宽动态分配设计

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基于神经网络的ATM带宽动态分配设计

论文目录
第1章概述	第1-18 页
· 引言	第8-15 页
· 神经网络的发展过程	第8-12 页
· 神经网络的学习和记忆	第12-14 页
· 神经网络的研究及应用	第14-15 页
· 本文研究的主要内容和结构	第15-18 页
第2章 BP神经网络理论	第18-26 页
· BP神经网络模型	第18-19 页
· BP神经网络的学习	第19-26 页
· BP神经网络的学习原理及国内外研究现状	第19-22 页
· 标准BP神经网络的学习算法描述	第22-23 页
· BP神经网络的误差与测试	第23-24 页
· BP神经网络的性能	第24-26 页
第3章 BP神经网络的拆分组装方法	第26-34 页
· 带阀值的BP神经网络模型及参数	第26-28 页
· BP神经网络的拆分	第28 页
· BP神经网络的组装	第28-29 页
· 重叠并排阶段	第29 页
· 增加网络连接阶段	第29 页
· 拆分组装方法的正确性证明	第29-30 页
· 单结点期望误差概念与均方根误差分析	第30-33 页
· 单结点误差与单结点期望误差	第30-32 页
· 均方根误差分析及BP网络缺陷的原因分析	第32-33 页
· 拆分组装方法的理论分析	第33-34 页
第4章基于拆分组装法的神经网络输入样本的预处理	第34-40 页
· 引言	第34 页
· 参数说明及输入样本空间最短距离概念	第34-35 页
· 输入样本的预处理过程	第35 页
· 减少输入层单元数的约束不等式的推理	第35-38 页
· 对约束不等式的理论分析	第38-40 页
第5章遗传算法(GA)	第40-46 页
· 引言	第40 页
· 遗传算法的发展过程	第40-42 页
· 遗传算法的特点	第42-44 页
· 遗传算法的操作	第44-46 页
第6章最速梯度-遗传算法(GDR-GA)	第46-55 页
· 本项目中采用的最速梯度算法(GDR)	第46 页
· 本项目中采用的遗传算法(GA)	第46-52 页
· 加速遗传算法(AGA)的步骤	第47-49 页
· 加速遗传算法中的控制参数	第49-51 页
· 加速遗传算法的理论分析	第51-52 页
· 最速梯度-遗传算法的切换方法	第52-53 页
· 最速梯度-遗传算法(GDR-GA)有效性实验	第53-55 页
第7章 ATM带宽动态分配及其程序模块	第55-63 页
· BP神经网络在ATM带宽动态分配中所起的作用	第55 页
· ATM带宽动态分配模型	第55-56 页
· ATM带宽动态分配方案	第56-58 页
· 早期ATM带宽动态分配的缺陷分析	第58 页
· ATM带宽动态分配过程中子网与总网的学习	第58-60 页
· ATM带宽动态分配中的关键程序模块	第60-62 页
· 实验环境	第62-63 页
第8章软件界面的运行和及其结论	第63-67 页
· 界面介绍	第63-65 页
· 输入的样本对	第65 页
· 输出及运行分析与结论	第65-67 页
第9章总结与展望	第67-68 页
· 论文所做的工作	第67 页
· 进一步工作设想	第67-68 页
参考文献	第68-71 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第71-72 页
致谢	第72 页

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