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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:黄星,王绍玉,李强.应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真[J].哈尔滨工业大学学报,2014,46(1):52.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.01.010
HUANG Xing,WANG Shaoyu,LI Qiang.CFNN model and simulation of adaptation evaluation of emergency material collection network[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2014,46(1):52.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.01.010
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应急物资筹集网络适应性评价的CFNN模型及仿真
黄星1, 王绍玉1,2, 李强1
(1.哈尔滨工业大学 经济与管理学院, 150001 哈尔滨; 2.哈尔滨工业大学 建筑学院, 150001 哈尔滨)
摘要:
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
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.01.010
分类号:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(71372091).
CFNN model and simulation of adaptation evaluation of emergency material collection network
HUANG Xing1, WANG Shaoyu 1,2, LI Qiang1
(1. School of Managemente, Harbin Institute of Technology University,150001 Harbin, China; 2. School of Architecture, Harbin Institute of Technology University,150001 Harbin, China)
Abstract:
Optimizing and improving the ability of emergency material collection is a main purpose for evaluating the adaptation of emergency material collection network. Based on evaluation indexes of emergency material collection network(EMCN), the intelligent evaluation system of improved compensatory fuzzy neural network (CFNN) is introduced to evaluate the adaptation of emergency material collection network, and to solve problems of the fuzzy and non-linear from emergency cost, emergency time and stability of emergency material collection network. Simulation experiments show that the improved CFNN is an effective mean to evaluate the suitability of emergency material collection network with a fast convergence, a high fault tolerance and an adaptive ability.
Key words:  emergency material collection network  compensates fuzzy neural network  adaptation indexes  evaluation model

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