神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

基于神经网络预报的实时专家控制器设计

该文提出一种在保证控制系统稳定的前提下,能实时跟踪船舶航行环境变化和船舶操纵动态特性变化,以逐步提高自动操纵系统控制性能的实时专家控制器。仿真结果表明了此实时专家控制器的有效性,且算法简单,易在线实现。     

新定义模糊Hopfield神经网络的稳定性研究（Ⅰ）

提出了一类新定义的模糊Hopfield神经网络（NFHNN）。在此基础上,对该网络一致稳定性和吸引子的Lyapunov稳定性进行了研究,并且给出了一个模糊模式是该网络吸引子的充要条件。     

基于两层编码的进化算法及其在控制混沌中的应用

针对RBF（Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数。文中分别采用两种不同的遗传算法GA（Genetic Algorithm）和进化规划EP（Evolutionary Programming）训练网络。实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优。     

基于模糊神经网络的柴油机排气噪声预测

应用模糊神经网络FNN（Fuzzy Neural Networks）的模糊推理对噪声数据的预测进行了研究分析。和传统的BP网络方法相比,模糊神经网络具有概念清晰,逻辑清楚,且不会限于局部极小点等特点,实验结果充分证明了这种方法的有效性,并且本文用较小规模的正交试验数据作为训练样本,达到了试验量少效果好的目的。     

基于神经网络的复合避碰专家系统研究

此文在对神经网络避碰决策和专家系统避碰决策的优缺点进行分析、研究的基础上,基于神经网络规则抽取技术,提出了“基于神经网络的复合避碰专家系统”,将神经网络的自适应学习能力和避碰专家系统的解释说明能力集成在一个统一的体系结构中,不仅解决了避碰专家系统构建过程中的知识获取“瓶颈”问题,而且还解决了神经网络避碰决策过程的“黑箱”现象,提高了系统决策结果的可信度。     

一种基于人工神经网络的响应曲面法在结构可靠性中的应用

响应曲面法在结构可靠性分析中常用于模拟不能明确表达的极限状态曲面(即失效状态函数).本文以人工神经网络代替一般响应曲面的多项式函数,用于确定性结构分析,克服了多项式函数模拟某些极限状态曲面的局限性,达到了较好的效率和精度要求.     

基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计

介绍了以中精度惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)为主,与全球导航定位系统GPS(Global Position System)等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案.设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法.经计算机模拟仿真证明,神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法.     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出了广义双向细胞 联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

基于DWT-LSTM的航道水位智能预测模型研究

航道水位信息是内河船舶安全通航、合理配载的决策依据之一.为揭示内河航道水位特征、提高短时预测精度,提出了一种基于小波分析(DWT)和长短时记忆(LSTM)的耦合神经网络模型,以汉口水位站为例,验证了模型有效性,并与传统BP神经网络、小波分析-BP神经网络和LSTM神经网络模型进行对比分析.研究结果表明:四类模型均可满足...