TY - JOUR ID - TI - THE MANAGEMENT OF ATM NETWORKS CELL MULTIPLEXING USING NEURO-FUZZY CONTRROLLER السيطرة على معدل سريان البيانات المنقولة في نمط النقل الغير متزامن باستخدام الشبكات العصبية المضببة AU - Nazhat S. Abdul-Razak نزهت سعيد عبد الرزاق AU - Omar A. Mohamad عمر عبد الوهاب محمد AU - Dina H. Shaker دينا حارث شاكر PY - 2014 VL - 7 IS - 3 SP - 25 EP - 44 JO - DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية SN - 19998716 26166909 AB - In this research a fuzzy neural network is proposed so, fuzzy mechanism and adaptive neuro fuzzy mechanism are designed and simulated to control the (flow rate) control action on cell multiplexing in (ATM). The cell flow rate on the output of neural- fuzzy controller. Has been simulated depending on the input variables, one of these inputs is the queuing message (message length), the second one is the number of inputs, and third is the type of massage. These input variables are used to build the fuzzy rules uses (FNN) as its condition and the control action as its consequence, combines these rules to represent the model or system. NN is used as a training algorithm to learn the weights of fuzzy system. The simulation process has been executed by using (MATLAB). In the light of this research, it is apparent that NNS and fuzzy logic based systems can play an important role in the control of cell multiplexing in (ATM) network, since they can provide adaptive model free, real time control to the user.

في البحث الحالي تم بناء نظام مسيطر يستخدم الشبكات العصبية المضببة للسيطرة على معدل سريان البيانات المنقولة في (Cell-multiplexing) في نمط النقل الغير متزامن. حيث ان معدل مرور البيانات في الخلية (فعل السيطرة) هو خرج المسيطر العصبي المضبب الذي تم محاكاته باستخدام متغيرات دخل مضببة (طول الرسالة وعدد المدخل ونوع الرسالة) وهذه المتغيرات المضببة استخدمت في بناء القواعد المضببة(Fuzzy rule) باستخدام المنطق المضبب والشبكات العصبونية وتعتبر هذه المتغيرات هي شروط القاعدة rule conditions)) أما فعل السيطرة (control action) الخرج وتكامل هذه القاعدة (Rules)يمثل النموذج المقترح. الشبكات العصبونية استخدمت في البحث الحالي لخوارزمية تدريب لتعليم أوزان النظام المضبب. وفي ضوء نتائج البحث وجد ان استخدام الربط الهجيني للشبكات العصبونية و المنطق المضبب له دوراً مهماً في السيطرة على البيانات المنقولة في خلية (multiplexing). ER -