Resumen

El artículo se centra en la metodología del enfoque neural-difuso para resolver el problema de la prevención de colisiones de barcos en una zona de tráfico intenso. Los autores presentan la técnica de utilizar una tabla de maniobras para formar los elementos de la muestra de aprendizaje. Los autores demuestran que es racional utilizar un sistema neural-difuso, donde la generación se realiza mediante el método de rejilla sin agrupamiento. Los autores investigan el efecto de la optimización en las diferencias de calidad. Los investigadores definen funciones de membresía óptimas que se utilizan para generar las variables lingüísticas de entrada de un sistema neural-difuso.

• Materias:Conjuntos difusos Lógica difusa Criterios múltiples difusos Arquitectura orientada a servicios Enfoque neuronal difuso
• Subjects:Fuzzy sets Fuzzy logic Fuzzy multiple criteria Service-oriented architecture Fuzzy Neural Approach
• Palabras claves:Neuro-difuso; Prevención de colisiones de barcos; Tabla de maniobras; Muestra de aprendizaje; Optimización; Funciones de membresía
• Keywords:Neural-fuzzy; Ship collision prevention; Maneuvering board; Learning sample; Optimization; Membership functions