检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京邮电大学ATM技术研究中心,北京100876
出 处:《通信学报》2000年第4期18-24,共7页Journal on Communications
基 金:重庆市科委和原邮电部青年科技基金
摘 要:ATM技术的关键在于业务控制 ,能否有效地实施业务控制则取决于对业务特征的了解和预测能力。传统的解析方法对视频业务进行预测的局限性较为明显。本文采用径向基函数神经网络对视频业务进行建模和预测 ,并提出了分别采用LBG算法和Hestenes奇异值分解进行隐含层神经元中心选择和输出神经腱权值计算的改进方法。文中利用一组实际的视频序列对该方法的有效性进行了验证。One of the key technologies of ATM is traffic control Whether a traffic control solution is effective depending on the through understanding of the characteristics and the ability of prediction The traditional analytical methods are obviously intractable for video traffic As a settlement,a radial basis function(RBF)neural networks has been adopted in this paper for video traffic modeling and prediction In addition,a proposal concerning the LBG basis algorithm and Hestenes singular value decomposition(SVD)method are involved,to be able to improve the selection of the centers of hidden layer neuron and the calculation method of the weights of the output layer synapse in the RBF network A series of practical video data has been used to evaluate the proposed approach
分 类 号:TN919.8[电子电信—通信与信息系统]
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