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公开(公告)号：CN101754258A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200810240187.7
申请日：2008-12-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种异构网络中不同丢包模式隶属度函数的构建方法。该方法通过对高斯混合模型的EM算法进行分析，用基于势函数的方法对EM算法进行初始化。在网络拥塞和无线误码同时存在的情况下，根据训练样本ROD统计结果，将改进后的EM算法应用于不同丢包模式下隶属度函数的估算中。仿真验证，对于不同丢包模式的隶属度函数的确定可以达到很好的区分效果，本发明所提供的方法具有很好的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101753367B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN200810226993.9
申请日：2008-11-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种基于势函数构造拥塞丢包隶属度函数的方法。该方法中，首先构造势函数，然后根据势函数进行类的划分，确定拥塞模式下对应样本的拥塞丢包隶属度函数的参数，再根据样本的变化，自适应调整拥塞丢包隶属度函数的参数，以适应网络环境的变化。本拥塞丢包隶属度函数构造方法可以在误码丢包和拥塞丢包同时存在的情况下，根据训练样本的单向传输时延统计结果，基于势函数确定拥塞丢包隶属度函数的参数，从而对丢包原因进行有效区分。有关的仿真实验表明，利用本方法构造的拥塞丢包隶属度函数具有较好的准确度和时间复杂度。
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公开(公告)号：CN101754258B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN200810240187.7
申请日：2008-12-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种异构网络中不同丢包模式隶属度函数的构建方法。该方法通过对高斯混合模型的EM算法进行分析，用基于势函数的方法对EM算法进行初始化。在网络拥塞和无线误码同时存在的情况下，根据训练样本ROD统计结果，将改进后的EM算法应用于不同丢包模式下隶属度函数的估算中。仿真验证，对于不同丢包模式的隶属度函数的确定可以达到很好的区分效果，本发明所提供的方法具有很好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN101753367A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200810226993.9
申请日：2008-11-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种基于势函数构造拥塞丢包隶属度函数的方法。该方法中，首先构造势函数，然后根据势函数进行类的划分，确定拥塞模式下对应样本的拥塞丢包隶属度函数的参数，再根据样本的变化，自适应调整拥塞丢包隶属度函数的参数，以适应网络环境的变化。本拥塞丢包隶属度函数构造方法可以在误码丢包和拥塞丢包同时存在的情况下，根据训练样本的单向传输时延统计结果，基于势函数确定拥塞丢包隶属度函数的参数，从而对丢包原因进行有效区分。有关的仿真实验表明，利用本方法构造的拥塞丢包隶属度函数具有较好的准确度和时间复杂度。
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公开(公告)号：CN101610199B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN200810115099.4
申请日：2008-06-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊综合评判的异构网络丢包区分方法。该方法中，首先将包对探测帧的单向传输时延和平均丢包率作为模糊综合评判的因素集参数；在发生丢包时，利用单向传输时延和平均丢包率分别做出独立评判，得到两个因素集参数对当前网络状况的评判值；分别计算与单向传输时延和平均丢包率相关的动态权重分布函数，并对两个动态权重分布函数做归一化处理，以确定单向传输时延和平均丢包率的相对权重值；对相对权重值进行模糊变换，获得综合评判，从而对丢包原因进行区分。有关实验表明，本方法较当前的TCP版本和现有区分方法有更好的实施效果。
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公开(公告)号：CN101610199A
公开(公告)日：2009-12-23
申请号：CN200810115099.4
申请日：2008-06-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊综合评判的异构网络丢包区分方法。该方法中，首先将包对探测帧的单向传输时延和平均丢包率作为模糊综合评判的因素集参数；在发生丢包时，利用单向传输时延和平均丢包率分别做出独立评判，得到两个因素集参数对当前网络状况的评判值；分别计算与单向传输时延和平均丢包率相关的动态权重分布函数，并对两个动态权重分布函数做归一化处理，以确定单向传输时延和平均丢包率的相对权重值；对相对权重值进行模糊变换，获得综合评判，从而对丢包原因进行区分。有关实验表明，本方法较当前的TCP版本和现有区分方法有更好的实施效果。
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