Growing and pruning (GAP) RBF networks for call admission control in ATM traffic management
This thesis presents a study on the use of recently developed neural networks MRAN (Minimal Resource Allocation Network) and GAP (Growing and Pruning neural network) for the performance enhancement of Call Admission Control in Asynchronous Transfer Mode (ATM) networks. GAP and MRAN generate a minima...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Mohit Aiyar |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Narasimhan Sundararajan |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
منشور في: |
2008
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/4905 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Pruning methods for RBF networks
بواسطة: Tarannum Shakir.
منشور في: (2008) -
Neural network based ATM admission controller
بواسطة: Joice Yanto
منشور في: (2008) -
QoS and traffic shaping in ATM networks
بواسطة: Pratik Srivastava.
منشور في: (2008) -
Neural networks for ATM traffic control
بواسطة: Ng, Hock Soon.
منشور في: (2008) -
A study of traffic shaping on ATM
بواسطة: Lim, Cheng Heng.
منشور في: (2008)