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由于ATM网络环境的复杂性、多变性,用常规的数学模型对网络模型、可用带宽的获取以及控制嚣设计的描述具有很大的局限性.因此论文提出了一种基于自适应模糊推理系(Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems,ANFIS)的ABR业务拥塞控制方法.该方法结合模糊推理系统的规则结构化及神经网络强泛化能力的优点,克服了模糊推理模型的偶然性和神经网络收敛速度慢、训练时间过程长等缺点。仿真结果表明使用ANFIS进行拥塞控制的可行性,增加了系统稳定性并减小了信元丢失率。