一种改进T-S模糊神经网络及其在装备保障力量动态部署中的应用

• 作者: 张勇明 毛超 陈晓山
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: T-S模型 模糊神经网络 遗传算法 装备保障
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 系统建模与仿真
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP202
• 字数: 3596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2019.07.013

摘要

为提高模糊神经网络的全局搜索能力和学习效率,提出一种常规T-S模糊神经网络(Takagi-Sugeno fuzzy neural network,T-S FNN)的改进方法.将遗传算法引入常规T-S FNN,采用其搜索功能来确定T-S FNN的权值和参数,建立装备保障力量动态部署模型,对装备保障力量部署问题进行说明,通过改进方法训练学习,获取动态部署方案,并对其进行比较与分析.结果表明:该方法提高了自适应性和学习效率,可为装备保障力量动态部署的快速辅助决策提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇明	海军工程大学作战运筹与规划系	14	26	3.0	4.0
2	毛超	海军工程大学作战运筹与规划系	15	25	3.0	4.0
3	陈晓山	海军工程大学作战运筹与规划系	14	25	3.0	4.0