40、网络拥塞控制与眼科疾病检测技术综述

网络拥塞控制与眼科疾病检测技术综述

1. 网络拥塞控制相关研究

在网络领域，众多学者针对拥塞控制提出了不同的技术和算法。以下是一些主要的研究成果：
- 数据融合技术 ：Yadav 等人提出数据融合技术，用于解决传感器效率问题，减少数据冗余以降低能耗，提高网络可靠性并减少流量。
- TCP 增强技术 ：Kanellopoulos 提出无线链路的 TCP 增强技术，采用令牌桶流量整形机制，在节点数据包路由时发挥作用，接收方会在有线传输层向发送方发送确认消息。
- 机器学习在 5G IoT 环境中的应用 ：Najm 等人基于决策树（DT）方法，提出适用于 5G IoT 环境的机器学习技术，可改善网络拥塞控制。C4.5 DT 方法提升了机器学习性能，其基于树的图技术能找到解决网络拥塞问题的最佳路径。
- 软件定义网络（SDN）方法 ：Hu 等人提出 SDN 方法解决网络拥塞问题，使用 SDCC 算法，该算法基于 SDN 架构，可获取全局拓扑以进行统一网络管理。
- 节点模式预测与数据包传输算法 ：Ghaffari 提出预测节点模式和减少数据包传输延迟的最优算法，在移动自组织网络（MANET）中部署强化机器学习技术进行路由。
- 基于拥塞控制的优化路由算法 ：Ding 等人提出基于拥塞控制的优化路由算法（CCOR），先构建排队网络模型检测和识别节点、拥塞程度和网络瓶颈，再决定优化路由以提高能源效率和拥塞控制。
- 优化