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题名深度神经网络在船舶自动舵中的应用
被引量：2
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作者
李少伟
王胜正
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机构
江汉大学数学与计算机科学学院
上海海事大学商船学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第24期39-42,47,共5页
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基金
国家自然科学基金(51379121)
国家自然科学基金(61304230)
+2 种基金
上海市曙光人才计划项目资助(15SG44)
江汉大学博士启动基金(1008-06600001)
湖北省教育厅科学研究计划指导性项目(B2018254)~~
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文摘
为了改进现有船舶自动舵的控制精度,提高自动舵的自适应能力,提出一种基于深度置信网络(DBN)的自动舵控制算法。首先,利用对比散度算法,结合上海海事大学高级船员考试系统中记录的数据,对组成DBN的每一层受限玻尔兹曼机(RBM)模型依次进行预训练,并将结果作为深度神经网络权重的初值。在此基础上,使用反向传播算法,进行多层深度结构的微调训练。仿真实验表明,该方法与资深船长的模拟操船误差仅为5.2%。
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关键词
自动舵
深度置信网络
对比散度算法
受限波尔兹曼机
深度神经网络
反向传播算法
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Keywords
autopilot rudder
deep belief network
comparative divergence algorithm
restricted Boltzmann machine
deep neural network
back propagation algorithm
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分类号
TN830.1-34
[电子电信—信息与通信工程]
U665
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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