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摘要:
此文在对神经网络避碰决策和专家系统避碰决策的优缺点进行分析、研究的基础上,基于神经网络规则抽取技术,提出了"基于神经网络的复合避碰专家系统",将神经网络的自适应学习能力和避碰专家系统的解释说明能力集成在一个统一的体系结构中,不仅解决了避碰专家系统构建过程中的知识获取"瓶颈"问题,而且还解决了神经网络避碰决策过程的"黑箱"现象,提高了系统决策结果的可信度.
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文献信息
篇名 基于神经网络的复合避碰专家系统研究
来源期刊 航海技术 学科 交通运输
关键词 船舶避碰 神经网络 专家系统 规则抽取 复合系统
年,卷(期) 2001,(6) 所属期刊栏目 通信导航
研究方向 页码范围 2-5
页数 4页 分类号 U6
字数 6459字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1738.2001.06.016
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 陈文伟 39 838 15.0 28.0
2 王敬全 6 70 5.0 6.0
3 施平安 4 54 3.0 4.0
4 沈敏 1 30 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
船舶避碰
神经网络
专家系统
规则抽取
复合系统
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
航海技术
双月刊
1006-1738
31-1251/U
大16开
上海市杨浦区长阳路1441号海运大厦614室
1979
chi
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