【摘 要】
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本文基于虚拟输出队列的ATM交换结构,提出了一种新的Hopfield神经网络(HNN)算法,用以解决传统算法吞吐率不高及平均信元时延较大的问题,采用所有的神经元每次迭代都同时更新的方式,在单个时隙内实现输入、输出间信元的全局最优的最大匹配。对比iSLIP,FIRM算法,8*8及16*16的交换结构模拟结果表明,所提算法加快了HNN的收敛速率和极大降低了平均信元时延。
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州 450001
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本文基于虚拟输出队列的ATM交换结构,提出了一种新的Hopfield神经网络(HNN)算法,用以解决传统算法吞吐率不高及平均信元时延较大的问题,采用所有的神经元每次迭代都同时更新的方式,在单个时隙内实现输入、输出间信元的全局最优的最大匹配。对比iSLIP,FIRM算法,8*8及16*16的交换结构模拟结果表明,所提算法加快了HNN的收敛速率和极大降低了平均信元时延。
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