基于改进模糊神经网络的港口物流功能评价模型研究
【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，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，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。Eclipse
