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船舶的动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点,经采用基于结构风险最小化原则的神经网络--支持向量机,能充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性来对船舶进行辨识,并以此作为广义预测控制算法中的预测模型,加以相应的预测控制算法达到航向保持的目的.仿真结果表明:支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力;基于支持向量机的广义预测控制算法具有很好的控制性能. 相似文献
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提出基于蚁群算法(ACA)实现高速无人艇对运动目标避碰规划的方法,该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效.计算机仿真表明:该方法使高速无人艇能够较好的实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性. 相似文献
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船舶动力定位系统的广义预测控制方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶在海上的航行是一种复杂的非线性运动,其水动力参数很难精确确定,并且会遭遇来自风、流和浪的随机干扰;因此,船舶须要具有鲁棒性和自适应能力的动力定位系统。鉴于广义预测控制算法在非线性控制方面的独特优势以及神经网络具有自学习和自适应的能力,作者研究了基于支持向量机的广义预测混合控制算法,并将其应用于船舶动力定位系统。仿真结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和自适应性,提高了动力定位系统的精度和性能。 相似文献
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针对高分辨率遥感图像细节丰富、纹理复杂,分析困难的问题,且船舶长宽比特征是一个很重要的特征,提出一种基于SRM分割和分层线段特征提取的船舶目标检测方法.利用分层线段搜索更新以及合并附近在阈值下的线段进行快速检测船舶目标.实验结果表明,该检测方法能够有效地检测出高分辨率遥感图像的船舶目标,不需要太多的参数和训练样本,且采用分层线段特征提取方法的性能优于其他常用方法. 相似文献
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将SVM引入了船舶油污损失赔偿额的估算中,通过从历史船舶溢油事故案例中选取了十组样本数,以污染损失赔偿额与影响因子集作为训练样本,建立了船舶溢油事故污染损失额估算的SVM模型。并对SVM模型进行仿真训练学习,并将训练好的神经网络应用于对相关案例的估算。研究结果表明应用SVM方法进行溢油损失估算结果客观、可靠,为船舶油污索赔和环境保护提供了有力的理论依据。 相似文献
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