摘要：文中对应用于RBN（Reverse Baseline Networks）中的N2C2（Neural Network Controlled Communication）处理设施进行了研究。模拟结果表明，N2C2处理法优于传统的算法。关键字：N2C2；RBN；阻塞；无冲突；能量函数
1 问题
众所周知，RBN（Reverse Baseline Networks）已广泛应用于：并行和分布式计算机网络、电话开关网络、综合服务数字网络等许多领域[1][2][3]。本文研究涉及的是RBN的N2C2（Neural Network Controlled Communication）处理器，其中，N2（Neural Network）用来使函数的能量呈最大（在RBN约束条件下）。RBN的基本架构如图1所示，其中，开关盒不是位于直通状态就是位于交换状态。并且每个输入节点含有为开关配置的m个缓冲器。
3 结论
其一，在信息单元密度较高的情况下，N2C2
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