| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的研究内容 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 互联网拥塞控制概述 | 第15-28页 |
| ·拥塞概念及其产生的原因 | 第15-16页 |
| ·拥塞控制算法的分类 | 第16-17页 |
| ·拥塞控制的源算法 | 第17-22页 |
| ·TCP 拥塞控制的四个阶段 | 第18-20页 |
| ·TCP 拥塞控制的研究进展 | 第20-22页 |
| ·拥塞控制的链路算法 | 第22-27页 |
| ·调度算法 | 第22-23页 |
| ·队列管理算法 | 第23-24页 |
| ·RED 算法及其改进算法分析 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 拥塞控制算法的控制理论分析 | 第28-39页 |
| ·TCP 流量控制模型及其线性化 | 第28-30页 |
| ·AQM 反馈控制系统模型 | 第30-32页 |
| ·典型AQM 算法的控制理论分析 | 第32-37页 |
| ·RED 算法的控制理论分析 | 第32-33页 |
| ·比例（P）控制器设计 | 第33-34页 |
| ·比例积分（PI）控制器设计 | 第34-35页 |
| ·比例积分微分（PID）控制器设计 | 第35-37页 |
| ·主动队列管理算法的控制目标 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 一种基于不完全微分PID的随机早期检测算法 | 第39-47页 |
| ·不完全微分PID－RED 算法 | 第39-42页 |
| ·不完全微分PID 控制器设计 | 第40-41页 |
| ·不完全微分PID 控制器的参数整定 | 第41-42页 |
| ·仿真分析 | 第42-46页 |
| ·仿真软件NS 简介 | 第42-43页 |
| ·仿真拓扑结构 | 第43-44页 |
| ·仿真结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 大时滞网络中的单神经元灰色预测PID控制器 | 第47-61页 |
| ·单神经元模型 | 第47-49页 |
| ·神经元的学习算法 | 第49-51页 |
| ·Hebb 学习规则 | 第49-50页 |
| ·纠错学习规则 | 第50-51页 |
| ·单神经元灰色预测PID 控制器的AQM 算法 | 第51-56页 |
| ·单神经元PID 控制器设计 | 第51-52页 |
| ·单神经元PID 控制器学习算法 | 第52-53页 |
| ·单神经元参数调整规律 | 第53-54页 |
| ·灰色GM（1，1）预测模型 | 第54-56页 |
| ·仿真分析 | 第56-59页 |
| ·队列长度稳定性对比 | 第57-59页 |
| ·算法鲁棒性分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 1.全文总结 | 第61页 |
| 2.主要创新点 | 第61-62页 |
| 3.未来的研究方向 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |