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基于人工神经网络的船舶操纵控制系统模型研究
被引量：
5
1
作者
刘益清
刘光武
潘林强
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
北大核心
2003年第3期291-293,共3页
针对在船舶操纵控制系统中 ,船舶模型参数会随着外界条件 (如航速、吃水、风等 )的改变而变化的情况 ,提出了如何用神经网络模型使船舶在这些不断变化的外界条件下保持良好的状态 ,描述了前向网络原理与反向传播学习算法 (BP)的步骤 .
关键词
人工神经网络
控制系统
前向网络
反向
传播学
习
规则
下载PDF
职称材料
题名
基于人工神经网络的船舶操纵控制系统模型研究
被引量：
5
1
作者
刘益清
刘光武
潘林强
机构
武汉理工大学交通学院
华中科技大学控制科学与工程系
出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
北大核心
2003年第3期291-293,共3页
基金
国家自然科学基金项目资助 (6 0 10 30 2 1)
文摘
针对在船舶操纵控制系统中 ,船舶模型参数会随着外界条件 (如航速、吃水、风等 )的改变而变化的情况 ,提出了如何用神经网络模型使船舶在这些不断变化的外界条件下保持良好的状态 ,描述了前向网络原理与反向传播学习算法 (BP)的步骤 .
关键词
人工神经网络
控制系统
前向网络
反向
传播学
习
规则
Keywords
artificial neural networks
control system
feedforward network
back-propagation learning rule
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的船舶操纵控制系统模型研究
刘益清
刘光武
潘林强
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
北大核心
2003
5
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