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基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究
被引量：
3
1
作者
聂梓熠
蒋仲廉
+1 位作者
初秀民
刘怀汉
《水运工程》
北大核心
2022年第1期150-156,共7页
内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提。面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型。采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS...
内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提。面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型。采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合。结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型精度达到80%以上,高于传统经验阈值判别法。
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关键词
航标状态
BP(反向传播)神经网络
DS(Dempster-Shafer)证据理论
决策融合
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职称材料
题名
基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究
被引量：
3
1
作者
聂梓熠
蒋仲廉
初秀民
刘怀汉
机构
武汉理工大学
武汉理工大学能源与动力工程学院
长江航道局
出处
《水运工程》
北大核心
2022年第1期150-156,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1600400)
国家自然科学基金项目(52071250、51709220)。
文摘
内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提。面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型。采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合。结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型精度达到80%以上,高于传统经验阈值判别法。
关键词
航标状态
BP(反向传播)神经网络
DS(Dempster-Shafer)证据理论
决策融合
Keywords
status
of
aids
to
navigation
back
propagation
neural
network
Dempster-Shafer
evidence
theory
decision
fusion
分类号
U611 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究
聂梓熠
蒋仲廉
初秀民
刘怀汉
《水运工程》
北大核心
2022
3
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