【摘 要】
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CAC是ATM技术中一个重要的难点问题,该文在讨论CAD问题的基础上,用基于神经网络经验学习的方法解决此问题.该文所做的主要工作如下:提出了基于神经网络的ATM接入控制器,在其
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CAC是ATM技术中一个重要的难点问题,该文在讨论CAD问题的基础上,用基于神经网络经验学习的方法解决此问题.该文所做的主要工作如下:提出了基于神经网络的ATM接入控制器,在其中提出了两级判决结构的思想,设计了样本("经验")收集的方法.通过对网络运行中获得的经验的联机学习,这种方法具有自适应性.对经验学习采用用前向多层神经网络进行.针对BP算法中存在的局部最小问题和收敛速度问题,提出一种具有较好收敛特性的算法来训练神经网络,提出了经验学习和CAC功能执行并行分立进行的办法,保证了方案的时间要求和可行性.另外,针对基于PC机的ATM交换平台,该文设计了CAC软件框架,出于对计算资源有限的考虑,CAC软件单独运行于独立的PC机,通过避域网络与其他部分通信.
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