典型文献
基于动态神经网络的时延自动化控制数学建模研究
文献摘要：
为构建控制误差更低、上行负载降低效果更好的时延自动化控制数学模型,借鉴现有研究成果,设计一种基于动态神经网络的时延自动化控制数学建模方法.构建移动带宽动态分配模型,统一调度PON资源与无线资源.构建的移动带宽动态分配模型由基带处理单元、无输出变压器等构成.在通信过程中分析时延不确定因素,通过概率图模型化简时延不确定因素所构成的概率模型,使概率模型的后续学习更快,时延自动化控制的搜索速率更高.基于动态神经网络设计一种在线学习算法,使概率模型化简结果能够在线学习,通过概率图在线学习实现时延自动化控制,对该过程实施数学建模.仿真LTE网络和无源光纤网络通信参数,测试设计方法的控制性能.测试结果为设计方法在LTE网络规模增大的情况下能够保持较低的控制误差,能够实现通信系统上行负载的降低,降低系统的通信负担.说明设计方法能够很好地服务于各种通信系统.
文献关键词：
动态神经网络;时延自动化控制;概率图模型;数学建模;时延不确定因素;在线学习算法
中图分类号：
作者姓名：
王于琴;田峰
作者机构：
重庆机电职业技术大学,重庆402760
文献出处：
引用格式：
[1]王于琴;田峰-.基于动态神经网络的时延自动化控制数学建模研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(05):79-83
A类：
时延自动化控制,时延不确定因素
B类：
动态神经网络,控制数,数学建模,建模研究,宽动态,动态分配,分配模型,统一调度,PON,基带处理,处理单元,输出变压器,概率图模型,模型化,化简,概率模型,网络设计,在线学习算法,LTE,无源,光纤网络,网络通信,测试设计,控制性能,网络规模,通信系统
AB值：
0.225985
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