วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2541

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้เสนอวิธีการแก้ไขปัญหาการจัดสรรแบนด์วิดท์แบบรวมกันให้กับแหล่งกำเนิดวิวิธพันธุ์ในโครงข่ายเอทีเอ็มโดยใช้นิวรอลเนตเวิร์ก วิธีที่เสนอจะจัดสรรแบนด์วิดท์ที่ต้องการเพื่อรับประกันคุณภาพของบริการ (QoS) ไม่ให้เกินค่าที่กำหนดไว้ แทนที่จะใช้การวิเคราะห์ค่าจริงซึ่งมีความซับซ้อนในการคำนวณมากกว่า นอกจากนี้ได้เสนอแบบจำลองใหม่ของนิวรอลเนตเวิร์กเป็นแบบขนานเพื่อช่วยลดจำนวนชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก เนื่องจากนิวรอลเนตเวิร์กไม่สามารถเรียนรู้ข้อมูลที่มากและหลากหลายเกินไป นอกจากนี้ยังง่ายกว่าในการฝึกให้นิวรอลเนตเวิร์กเรียนรู้กับข้อมูลที่น้อยและมีความซับซ้อนน้อยกว่า และแบบจำลองแบบขนานมีความยืดหยุ่นในการใช้งาน คือถ้าต้องการเพิ่มชุดข้อมูลใหม่ก็เพียงแต่เพิ่มหน่วยของนิวรอลเนตเวิร์กเข้าไปโดยไม่ต้องฝึกนิวรอลเนตเวิร์กใหม่ทั้งหมด ความผิดพลาดของแบนด์วิดท์ที่จัดสรรให้โดยใช้นิวรอลเนตเวิร์ก วิธีประมาณและอัตราค่ายอดเมื่อเทียบกับผลที่ได้จากการวิเคราะห์ค่าจริงคือ 2.44%, 17.56% และ 24.76% ตามลำดับ ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่า การใช้นิวรอลเนตเวิร์กสำหรับการจัดสรรแบนด์วิดท์สมมูลให้ผลใกล้เคียงกับการวิเคราะห์ค่าจริงมากกว่าวิธีประมาณ ทำให้สามารถใช้ประโยชน์ทางทรัพยากรได้อย่างเต็มที่ และยังให้ผลตอบสนองที่เร็วในการจัดสรรแบนด์วิดท์ ซึ่งเหมาะกับระบบที่ต้องการความเป็นเวลาจริง