基于RFNN的网络拥塞预测新方法

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中文摘要：提出一种基于粗糙集的模糊神经网络(RFNN)流量预测算法.传统的流量控制技术,总是以网络资源当前使用情况对包进行处理,没有考虑流量预测问题,易造成流量控制滞后的情况.将基于粗糙集的模糊神经网络引入流量控制,利用其处理不确定性问题和自学习能力,进行流量预测,较好地解决这一问题.最后通过仿真,比较和分析了该方法与其他同类算法的性能,证明了此方法的有效性.

作者：

李千目、南京理工大学计算机科学与技术系、许满武、张宏、刘凤玉

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作者单位：

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093

南京,210094

南京理工大学计算机科学与技术系,南京,210094

关键词：

分类技术自主预测网络故障诊断网络拥塞预测粗糙集模糊神经网络

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

2005第一届中国分类技术与应用研讨会（CSCA）

会议时间：

2005-09-23

会议地点：

北京

会议母体文献：

2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)

页码：

123-126

出版时间：

2005