基于线谱特征提取的被动声纳目标识技术研究

该文针对被动声纳目标识别,着重研究了线谱特征提取方法,提出了一种自适应遗传BP算法,并用该算法训练神经网络目标分类器。经对上海上实录三类目标噪声分类识别实验结果表明,所设计的被动声纳目标识别系统具有很好的分类效果。     

珠江外贸集装箱生成机制分析及预测

珠江三角洲经济区对外贸易的剧烈扩张和经济的快速增长,直接带动了珠江水运主通道及三角洲水网（以下简称“珠江主通道”）国际集装箱运输的发展。1995年珠江主通道国际集装箱进出境运量占全国的58%,在全国国际集装箱运输格局中占有重要地位。交通部安排了珠江主通道集装箱运输系统规划的研究工作,力求较为准确地预测珠江外贸集装箱生成量和发展态势,对生成机制进行研究是其中的重点。     

航运市场预测方法研究

引入灰色理论和回归预测模型,提出预测海运市场容量的方法,运用马尔科夫法预测未来公司的市场占有率,并运用敏感性分析搜寻盈利的关键因素。结合实例计算分析,证明该方法的衫性与有效性。     

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。     

京杭运河集装箱船队构想

该文根据对京杭运河适箱货物运输量的预测,考虑到京杭运河吃水浅,航道复杂,沿岸头装卸设备不配套的情况,提出了自带装卸设备的集装箱运输船队的构想。     

柴油机磨粒参数的灰色关联分析及预测

该文根据紫油机时间序列磨粒形状参数,应用灰色系统理论进行关联分析,并用GM（O,N）模型进行磨损趋势预测,在实际应用中证明这一方法是有效的。     

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。