【摘 要】
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作者首先介绍了TCP网络拥塞控制的研究现状,并在一般网络模型基础上,将BP(BackPropagation)神经网络用于无线网络的拥塞控制算法。文后使用NS-2网络仿真器进行仿真实验,结果
【机 构】
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山东大学信息科学与工程学院,山东大学信息科学与工程学院 济南250100,济南250100
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作者首先介绍了TCP网络拥塞控制的研究现状,并在一般网络模型基础上,将BP(BackPropagation)神经网络用于无线网络的拥塞控制算法。文后使用NS-2网络仿真器进行仿真实验,结果表明,该方法增强了网络对拥塞实时处理能力,具有较强的顽健性。
The author first introduces the research status of TCP network congestion control, and based on the general network model, BP (BackPropagation) neural network is used in the congestion control algorithm of wireless network. After that, NS-2 network simulator is used to simulate the experiment. The results show that this method enhances the real-time processing capability of the network for congestion and has strong robustness.
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