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摘要:
针对模糊神经网络算法处理高维耦合港口物流功能评价模型时出现不能较好地识别和利用信息、应用新知识的能力与学习新知识的能力不平衡等多重问题,研发出改良模糊神经网络算法.这种方法利用了改进的自适应交叉和变异算子,且将其应用于模拟退火机制对传统遗传算法进行改进,利用改进过的新算法所发出的属值进行自动调整,仿真验证所使用的软件是Matlab2016b,使高维耦合港口物流功能评价过程中泛化能力与学习能力失衡等问题得到有效解决,并在诸多方面具有显著优势,例如较强的稳定性和干扰抵抗能力,以及高效的搜索能力等.论文将研究对象确定为国内东北地区的某综合性港口,在研究过程中用于开发验证环境的平台是Eclipse,选择的分析方法是实证法,通过最终获得的结果可知,文中建立的模型能够对港口物流功能进行全面评价,在评价适应性、模型拟合度、并行搜索效率等方面具有明显优势.
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文献信息
篇名 基于改进模糊神经网络的港口物流功能评价模型研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 港口物流功能 改进模糊神经网络算法 改进遗传算法 评价模型 实证分析
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 信息融合
研究方向 页码范围 344-349,360
页数 7页 分类号 TP183
字数 4511字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.02.015
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 尚东方 9 10 2.0 2.0
2 阳志文 4 3 1.0 1.0
3 王瑞玺 8 8 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
港口物流功能
改进模糊神经网络算法
改进遗传算法
评价模型
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研究起点
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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