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    基於FPGA平台的家庭網路QoS系統設計
    (2019) 婁敦堯; Lou, Tun-Yao
    隨著網路的服務增加，使我們對於頻寬的要求也隨之上升，此時服務品質(QoS)管理服務演算法就顯得很重要。而以GRNN為基礎的QoS管理服務演算法，具有分類準確、訓練快速的優點，但卻會因為訓練資料的增加，使得運算成本龐大。為了負擔此龐大的運算成本，通常執行QoS管理服務演算法的實體設備為PC以上的電腦，PC以上的電腦不僅體積較大，功耗也較大，對於一般家庭而言，的確是一種很大的負擔。 本論文已嵌入式平台取代PC，嵌入式系統不僅體積較小，功耗也相對於PC較小，但嵌入式系統的CPU效能比PC的CPU相比之下，弱了許多，若直接已嵌入式系統取代PC實現QoS服務管理演算法，則很難達到即時運算的要求。而解決的方法，即是將原本以軟體執行GRNN，便成以硬體實現。此舉不僅可以改善GRNN龐大的運算成本，同時也可以彌補嵌入式系統CPU效能不足的缺點。
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    以FPGA實現基於廣義回歸類神經網路之快速預測頻寬分配系統設計
    (2020) 尚煒宸; Shang, Wei-Chen
    隨著物聯網(Internet of Things, IoT)相關技術的快速發展與使用需求的提升，家庭中有網路使用需求的裝置大量增加使得對於網路頻寬(Network Bandwidth)的需求也隨之增加，因此需要一個有效的管理方式確保家庭網路的服務品質(Quality of Service, QoS)。 本論文提出一個基於廣義回歸類神經網路(General Regression Neural Net-work, GRNN)模型家庭網路頻寬管理系統的優化方案，使該系統同時具備快速運算能力、低成本且小體積的嵌入式頻寬管理系統，使其適用於一般家庭的網路使用情境，能夠容易的嵌入現有的家庭網路設備中達到頻寬管理的目的。本系統根據訓練資料預測下一個時間點所需使用的網路頻寬量，並且能夠根據預測結果快速地修正頻寬分配量；此外系統會將最新的頻寬分配結果作為訓練資料加入模型中，藉由不斷地更新訓練資料使系統能夠不斷適應使用模式。 在論文中也討論了GRNN與其他模型在頻寬分配情境下的效果比較藉此說明較適合GRNN做為頻寬預測模型的原因。此外，根據不同的訓練資料量探討本論文所提出的優化硬體電路與其利用管線化運算所帶來的效益。論文最後也討論頻寬管理系統中相關重要參數的調整對整體執行速度的影響。
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    適用於家庭網路之低運算量QoS系統
    (2018) 潘柏廷; Pan, Bo-Ting
    由於隨著IoT興起，各式各樣的設備都有網路功能，家庭網路之轉傳設備(如:網路交換機)的工作越來越繁雜，雖然IEEE與ITU制定了IEEE 1905與ITU-T G.hn，整合了各種網路技術達成混和式網路環境，但家庭網路的頻寬往往無法滿足所有的設備，所以本論文希望研究出一套適合家庭網路之低運算QoS系統，將家庭網路的頻寬利用率達到最佳的效果。 本論文QoS管理演算法，利用GRNN預測每個設備所需要的頻寬配置，GRNN預測頻寬配置是基於一個Profile，此Proflie記載了過去的頻寬配置，本論文並提出了Profile置換演算法，使得我們Profile維持固定的容量大小，可以更快的給予該設備頻寬配置。 最後實際透過區域網路來實驗本論文之演算法，並在實驗結果證明了本演算法可以提供可靠且低運算量的QoS管理。