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提出了一种宽带网络中基于模糊神经网络的连接接纳控制(CAC)方法，结合了模糊逻辑的语言控制能力和神经网络的自学习能力.通过合理地选择输入语言变量和设计模糊规则学习结构，以使CAC对连接的接受/拒绝作出正确决定，并保证服务质量(QoS).仿真结果表明，与现有的各种CAC相比，该方法可获得更高的资源利用率、更大的吞吐量和更低的信元丢失率.