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摘要:
该文把神经网络中的BP(Back-Propagation)网络算法引入到FPN(Fuzzy Petri Nets)模型中,使得FPN具有像神经网络中的BP网络一样的学习能力,FPN模型的学习和训练对聚驱规则库系统的建立、维护和更新等有着重要的意义.
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夏子街油田
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文献信息
篇名 具有学习能力的FPN在聚驱综合调整中的应用
来源期刊 电脑知识与技术 学科 工学
关键词 模糊 Petri网 BP网络 综合调整
年,卷(期) 2011,(14) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 3401-3404
页数 分类号 TP18
字数 3186字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-3044.2011.14.071
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 郭高展 绥化学院教育系 5 1 1.0 1.0
2 齐丽丽 绥化学院计算机学院 6 2 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
模糊
Petri网
BP网络
综合调整
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
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
大16开
安徽省合肥市
26-188
1994
chi
出版文献量(篇)
58241
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228
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132128
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