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基于径向基函数神经网络的舰艇声呐部位自噪声预报
引用本文:吴晓光,石仲堃. 基于径向基函数神经网络的舰艇声呐部位自噪声预报[J]. 船舶工程, 2006, 28(3): 38-41
作者姓名:吴晓光  石仲堃
作者单位:华中科技大学,交通科学与工程学院,武汉,430074;中国舰船研究设计中心,武汉,430064;华中科技大学,交通科学与工程学院,武汉,430074
摘    要:径向基函数神经网络具有学习速度较快,函数逼近能力强的特点.文章分析了影响声呐部位自噪声的各种声源参数,以舰艇声呐部位自噪声作为目标函数,将径向基函数神经网络用于舰艇声纳部位自噪声预报.利用舰艇声呐实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对舰艇声呐部位自噪声进行精确预报.

关 键 词:舰船  声呐自噪声  径向基函数  神经网络
文章编号:1000-6982(2006)03-0038-04
收稿时间:2005-06-21
修稿时间:2005-10-09

Forecast of naval vessel sonar self-noise based on radial basis function neural network
WU Xiao-guang,SHI Zhong-kun. Forecast of naval vessel sonar self-noise based on radial basis function neural network[J]. Ship Engineering, 2006, 28(3): 38-41
Authors:WU Xiao-guang  SHI Zhong-kun
Abstract:A radial basis function neural network has excellent ability of rapid learning and approximation function. In this paper, all the acoustic source factors influencing the naval vessel sonar self-noise are analyzed. By taking naval vessel sonar self-noise as the object function, the radial basis function neural network is used to forecast naval vessel sonar self-noise. The actual data of naval vessel sonar are used to train the network, and then the trained neural network can forecast the naval vessel sonar self-noise accurately.
Keywords:naval vessel  sonar self-noise  radial basis function  neural network
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