| No | 49208 |
|---|---|
| 標題（和） | 仮想出力バッファ法を用いた学習型ATM呼受付制御方式 |
| 標題（英） | Adaptive ATM call admission control using a neural network trained with cell loss data observed from virtual output buffers |
| 研究会名（和） | 交換システム; 情報ネットワ-ク; 通信方式 |
| 研究会名（英） | Switching Systems Engineering; Information Networks; Communication Systems |
| 開催年月日 | 1993-09-30 |
| 終了年月日 | 1993-10-01 |
| 会議種別コード | 2 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | SSE93-43 // IN93-50 // CS93-66 |
| 抄録（和） | 従来から提案されているニュ-ラルネットを用いた学習型ATM呼受付制御は、呼受付判定境界を精度よく学習するまでは実際にセル廃棄を観測する必要があり、学習の安定度にも課題があった。本論文では、仮想的な帯域を持つ回線に接続された仮想的な出力バッファにおけるセル廃棄率デ-タを利用して、セル廃棄率推定曲面を学習する手法を提案する。この手法では,仮想的なセル廃棄デ-タの外挿により、実際のセル廃棄を観測しなくても、精度のよい安定した呼受付判定が行なえる。また、ばらつきの大きい短時間観測セル廃棄率デ-タから、長時間平均セル廃棄率を精度よく学習するために、対数変換平均値学習法を利用することも提案する。2状態呼源のシミュレ-ションにより、提案方式が精度よく安定していることを示す。 |
| 抄録（英） | The adaptive call admission control using a neural network has been already proposed for the ATM network.This adaptive method,however,essentially requires the observation of the actual cell loss events and needs many cell loss events until it determines the stable call admission boundary.This paper proposes to train the neural network with the cell loss data observed from the virtual output buffers connected to imaginary ATM links with capacities.By extraporating the virtual cell loss data,the neural network can accurately estimate the cell loss rate for the actual output link without the actual cell loss observation.Also the smoothed-log-conversion training method is proposed to make the neural network learn the accurate long-period-averaged.By computer simulations using the two-state call multiplexing,it is shown that the proposed admission control method is very stable and safe and efficient. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.93 No.256,257,258,259,260,261 |
| ページ開始 | 25 |
| ページ終了 | 30 |
| キーワード（和） | 対数変換平均値学習 |
| キーワード（英） | smoothed-log-conversion training |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 平松淳 |
| 著者（ヨミ） | ヒラマツアツシ |
| 著者（英） | Hiramatsu Atsushi |
| 所属機関（和） | NTT交換システム研究所 |
| 所属機関（英） | NTT Communication Switching Laboratories |