【摘 要】
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传输速率、处理速度和节点缓存容量的饱和非线性特性、传输延迟的随机时变性、用户接入的随机性以及高优先级业务的突发性，使得网络中存在严重的不确定性，由此给异步传输模式(A
【机 构】
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大连理工大学电信学院,南京理工大学自动化系
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传输速率、处理速度和节点缓存容量的饱和非线性特性、传输延迟的随机时变性、用户接入的随机性以及高优先级业务的突发性，使得网络中存在严重的不确定性，由此给异步传输模式(ATM)网络拥塞控制系统的分析与设计带来极大的困难。为此设计了鲁棒神经网络自校正拥塞控制算法。其优点在于：(1)最大限度地减小了测量误差和随机干扰的作用，有效地补偿了时变不确定非线性的影响；(2)保证了闭环系统的稳定性、收敛性和公平性，增强了系统对随机延迟等不确定性的鲁棒性。仿真分析进一步验证了该算法的有效性。
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