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IP网络质量的主客观评价融合模型
1
作者
周宇
周红琼
+1 位作者
叶庆卫
王晓东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期65-67,70,共4页
针对IP网络质量评价问题,利用BP神经网络构建一种主客观特征融合的评价模型。主客观2个评价网络分别进行自适应学习,在学习输出稳定后,2个BP神经网络通过相互共振学习使主客观评价数据融合,由此获得一致的评价结果。结合用户感知的主观...
针对IP网络质量评价问题,利用BP神经网络构建一种主客观特征融合的评价模型。主客观2个评价网络分别进行自适应学习,在学习输出稳定后,2个BP神经网络通过相互共振学习使主客观评价数据融合,由此获得一致的评价结果。结合用户感知的主观评价和多种客观性能评价指标对该模型进行仿真,实验结果表明,模型具有较强的抗噪性能,可以较好地满足IP网络质量的综合评价要求。
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关键词
IP网络质量
评价
模型
BP神经网络
主客观评价融合
共振学习
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职称材料
题名
IP网络质量的主客观评价融合模型
1
作者
周宇
周红琼
叶庆卫
王晓东
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期65-67,70,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61071198)
浙江省科技厅基金资助项目(2008C21103)
文摘
针对IP网络质量评价问题,利用BP神经网络构建一种主客观特征融合的评价模型。主客观2个评价网络分别进行自适应学习,在学习输出稳定后,2个BP神经网络通过相互共振学习使主客观评价数据融合,由此获得一致的评价结果。结合用户感知的主观评价和多种客观性能评价指标对该模型进行仿真,实验结果表明,模型具有较强的抗噪性能,可以较好地满足IP网络质量的综合评价要求。
关键词
IP网络质量
评价
模型
BP神经网络
主客观评价融合
共振学习
Keywords
IP network quality
evaluation model
Back Propagate（BP） neural network
fusion of subjective and objective evaluation
resonance study
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IP网络质量的主客观评价融合模型
周宇
周红琼
叶庆卫
王晓东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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