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论文《基于模糊神经网络的地图匹配算法》提出了一种结合模糊逻辑与神经网络的地图匹配方法。该算法通过引入模糊推理机制，提高了在复杂环境下的匹配精度。研究针对传统方法在处理噪声和不确定性时的不足，利用神经网络的自学习能力进行优化。实验结果表明，该方法在定位误差较大的情况下仍能保持较高的匹配成功率，为智能交通系统提供了可靠的技术支持。 文档为pdf格式，0.74MB，总共5页。
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- 基于模糊神经网络的地图匹配算法 - 2011年中国智能自动化会议.pdf
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