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摘要:
本文根据模糊Petri网运行时连续性的特点,以蚁群算法为基础,提出了一种带交叉、变异因子的模糊Petri网参数值寻优的有效方法。该方法先用分层思想建立无环路的FPN模型,然后把它转化为类前向神经网络以确定输入—输出层关系,并将网络中各参数的值域均分为10等份,在图形中用10个城市来表示,再用蚁群算法进行路径的寻优,寻优后,在蚁群选定的值域上产生具体的分量解,最后由误差函数确定是否需要重新寻优。仿真程序实例表明经蚁群优化算法训练出的参数正确率较高,且不依赖于经验输入数据。
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文献信息
篇名 一种模糊Petri网参数优化的有效方法
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 模糊PETRI网 蚁群算法 神经网络
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 208-210
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗旭 湖南农业大学信息科学技术学院 12 29 2.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊PETRI网
蚁群算法
神经网络
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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