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应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真
1
作者
黄星
王绍玉
李强
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期52-58,共7页
优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,以解决...
优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,以解决应急物资筹集网络评价中时间、成本和稳定性指标的模糊性和非线性问题.仿真实验表明:改进的CFNN收敛速度快,容错率高,自适应能力强,是应急物资筹集网络适应性评价的有效手段.
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关键词
应急物资筹集网络
补偿模糊神经
网络
适应性指标
评价模型
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题名
应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真
1
作者
黄星
王绍玉
李强
机构
哈尔滨工业大学经济与管理学院
哈尔滨工业大学建筑学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期52-58,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71372091)
文摘
优化和提高应急物资筹集能力是应急物资筹集网络适应性评价的主要目的,针对此目的,在构建应急物资筹集网络适应性评价指标体系基础上,把一种基于改进的补偿模糊神经网络(CFNN)智能评价系统引入到应急物资筹集网络的适应性评价中,以解决应急物资筹集网络评价中时间、成本和稳定性指标的模糊性和非线性问题.仿真实验表明:改进的CFNN收敛速度快,容错率高,自适应能力强,是应急物资筹集网络适应性评价的有效手段.
关键词
应急物资筹集网络
补偿模糊神经
网络
适应性指标
评价模型
Keywords
emergency material collection network
compensates fuzzy neural network
adaptation indexes
evaluation model
分类号
O233 [理学—运筹学与控制论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真
黄星
王绍玉
李强
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
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