Abstract
Because of the statistical fluctuations and the high 'time-variability' nature of the traffic, managing the resources of the network require highly dynamic techniques with minimal Intervention and reaction times, and adaptive and learning capabilities. The neural networks normalizes the ATM cell arrival rate and queue length and has the adaptive learning algorithm, and experimentally investigated the method to prevent the congestion generated in ATM networks.
트래픽의 통계적 변동과 고도의 시변 특성 때문에, 최소의 반응시간을 가지고 고도의 동적인 기술과 적응 그리고 학습능력을 요구하는 네트워크의 자원으로 관리하도록 한다. 뉴럴 네트워크는 ATM 셀 도착율과 큐 길이를 정규화시키며, 그것은 적응 학습 알고리즘을 가지고, ATM 네트워크에서 발생되는 특주를 방지하기 위한 방법을 연구한다.