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摘要:
Eberhart在[1]中提出了粒子群游优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm).该文将改进后的粒子群游算法应用于模糊逻辑系统自学习.模糊辨识器的计算机模拟证明了改进算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于改进粒子群游优化的模糊逻辑系统自学习算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群游优化 反向传播算法 遗传算法
年,卷(期) 2000,(7) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 62-63,147
页数 3页 分类号 TP3
字数 3694字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2000.07.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马勇 复旦大学电子工程系工业控制实验室 13 120 3.0 10.0
2 刘石 复旦大学电子工程系工业控制实验室 3 222 3.0 3.0
3 徐海 复旦大学电子工程系工业控制实验室 3 102 2.0 3.0
4 蓝鸿翔 复旦大学电子工程系工业控制实验室 4 102 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群游优化
反向传播算法
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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总被引数(次)
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