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目前Internet网络中间节点拥塞控制问题在网络和控制理论界已获得了广泛关注。本文提出一种基于神经元自适应PID控制器的AQM算法,针对TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理和显式拥塞指示机制(Explicit Congestion Notification,ECN)机制,采用梯度学习算法来在线调整基于神经元PID的AQM控制器参数,以实现标记/丢包概率的自适应调整,从而对网络拥塞程度作出及时响应,尤其在网络参数时变的情况下仍能保证良好的动态性能,并显著改善网络的服务性能(QoS)。最后通过