基于自适应模糊系统的船舶碰撞危险评判

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本文应用模糊系统方法建立船舶碰撞危险的专家评判系统。该系统用数值化的模糊联想记忆(FAM)规则表示专家的领域知识并进行模糊推理,同时采用神经网络的微分竞争学习算法(DCL)实现规则的自适应生成,该系统能模仿人类专家迅速作出危险评判,并具有学习,更新和完善的能力。
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