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IP网络质量的主客观评价融合模型
引用本文:周宇,周红琼,叶庆卫,王晓东.IP网络质量的主客观评价融合模型[J].计算机工程,2011,37(18):65-67.
作者姓名:周宇  周红琼  叶庆卫  王晓东
作者单位:宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波,315211
基金项目: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)
摘    要: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
收稿时间:2011-02-10

Fusion Model of Subjective and Objective Evaluation on IP Network Quality
ZHOU Yu,ZHOU Hong-qiong,YE Qing-wei,WANG Xiao-dong.Fusion Model of Subjective and Objective Evaluation on IP Network Quality[J].Computer Engineering,2011,37(18):65-67.
Authors:ZHOU Yu  ZHOU Hong-qiong  YE Qing-wei  WANG Xiao-dong
Affiliation:ZHOU Yu,ZHOU Hong-qiong,YE Qing-wei,WANG Xiao-dong(College of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo 315211,China)
Abstract:Aiming at quality evaluation of IP network problem,this paper proposes an evaluation model of subjective and objective fusion by using Back Propagate(BP) neural network.The two neural networks of subjective and objective characteristic are self-adapting learned separately until the output is stable.The two BP neural networks are resonated mutually,and the subjective evalution and objective evalution are fused each other by the resonance learning of two networks.An accordant evaluation is obtained after the ...
Keywords:IP network quality  evaluation model  Back Propagate(BP) neural network  fusion of subjective and objective evaluation  resonance study  
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