基于免疫和灰色系统理论的网络认知研究

发布时间：2018-06-13 15:42

  本文选题：异构网络 + 人工免疫系统　； 参考：《微电子学与计算机》2013年06期

【摘要】：针对传统TCP控制协议在异构网络中效率低下问题,提出一种基于免疫和灰色系统理论的网络认知研究.该研究利用人工免疫系统分析各参数的特性和利用灰色关联度建立该网络各参数与当前网络性能之间的相关性,通过一定的数据分析,对网络进行准确、高效的认知.该研究采用传输控制协议TCPL进行仿真实验.仿真实验证明:该算法能够在不同背景流的条件下稳定发送窗口,减少拥塞发生并提高吞吐量,改善了网络性能.
[Abstract]:Aiming at the inefficiency of traditional TCP control protocols in heterogeneous networks, a network cognition study based on immune and grey system theory is proposed. In this study, the artificial immune system is used to analyze the characteristics of the parameters and the grey correlation degree is used to establish the correlation between the parameters of the network and the current network performance. Through certain data analysis, the network is accurately and efficiently recognized. In this paper, the transmission control protocol TCPL is used to simulate the experiment. Simulation results show that the algorithm can stabilize the sending window under different background flows, reduce congestion and improve throughput, and improve the network performance.
【作者单位】： 河南科技大学电子信息工程学院;河南科技大学现代教育技术与信息中心;
【基金】：国家自然科学基金(61070247) 河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010A520017) 河南省科技攻关项目(112102210186)
【分类号】：TP393.04;TP18

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本文编号：2014527