本文主要探讨了基于改进模糊神经网络的港口物流功能评价模型的研究。港口物流功能评价是建设智慧港口的关键步骤，受到多种因素如国家布局、地理位置、软硬件条件的影响，呈现出复杂的特性。传统的模糊神经网络在处理这类高维度、强耦合的评价模型时，存在信息识别不足、新知识应用与学习能力不均衡的问题。
为解决这些问题，作者提出了改良模糊神经网络算法。该算法的核心是采用改进的自适应交叉和变异算子，并结合模拟退火机制优化传统遗传算法。这种改进提高了算法的性能，使得在自动调整属值的过程中，能够更好地平衡模型的泛化能力和学习能力。通过使用Matlab2016b进行仿真验证，证明了该算法在应对高维度耦合港口物流功能评价时，能有效解决泛化与学习能力失衡的问题，并展现出强稳定性、抗干扰能力和高效的搜索效率。
研究选取了中国东北地区的一个综合性港口作为对象，采用Eclipse平台进行开发验证，并运用实证分析方法进行深入研究。结果表明，所构建的模型能全面评价港口物流功能，具有良好的评价适应性、模型拟合度以及并行搜索效率的优势。
这项研究的创新点在于提出了一种改进的模糊神经网络算法，它不仅提升了算法在处理复杂评价任务中的表现，还为港口物流领域的评估模型提供了新的理论支持和技术手段。这为优化港口运营、提高物流效率、推动智慧港口建设提供了有价值的参考。
这篇论文揭示了改进模糊神经网络在港口物流功能评价中的潜力，通过改进算法解决了传统方法的局限性，为未来相关领域的研究和实践提供了新的视角和方法论。未来的研究可以进一步探讨该模型在不同港口环境下的适用性，以及如何结合其他机器学习或深度学习方法提升模型的预测精度和决策支持能力。
