基于FNN的污水处理过程数据丢包补偿方法研究
针对污水处理数据传输过程具有随机丢包的问题,提出一种基于模糊神经网络的数据丢包预测补偿方法.该方法利用模糊神经网络的自适应特点,结合缓冲区、事件-时间混合驱动以及时间标志信息,通过利用已知的数据包预测出当前丢失的数据包,对污水处理过程网络传输丢包数据进行了实时补偿,解决了污水处理数据传输过程的随机丢包问题.实验结果显示,该方法能够有效地实现丢包数据的预测和补偿,与其他方法的比较结果显示该方法具有较好的性能.
模糊神经网络、污水处理过程、随机丢包、预测补偿
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61203099, 61225016;北京市科技计划课题Z141100001414005, Z141101004414058;中国博士后科学基金资助项目2014M550017, XJ2013018;北京市科技新星计划Z131104000413007;教育部博士点基金项目20121103120020, 20131103110016;北京市教委项目km201410005001, KZ201410005002;北京市朝阳区协同创新项目ZH14000177
2017-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1891-1896
