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针对高速互联网中拥塞控制的问题，在主动队列管理算法模型基础上，提出了一种基于混合pi-sigma神经网络的动态管理机制．其模型可以方便地在线修正前提参数（隶属函数）和结论参数，适合网络系统拥塞预测和控制．仿真表明，该算法能够保证缓存器中队列长度的稳定性，而且在网络突发流量较大时，在短时间间隔内可以使流量的抖动变得平缓，对网络动态的、不精确的、突发性的环境具有较强的自适应能力．