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针对高速通信网络的拥塞问题，设计了神经网络控制器。采用改进的粒子群优化方法对神经网络进行训练，克服了传统的神经网络控制器训练速度慢、易陷入局部极值点的缺陷。所设计的神经网络控制器不依赖于网络的数学模型，消除了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响。仿真结果表明，闭环系统具有良好的稳态性能，网络的服务质量得到了保证。