U—D分解渐消记忆滤波神经网络控制器在船舶操纵中的应用 |
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作者姓名: | 常依斌 李海量 等 |
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作者单位: | [1]上海海运学院工学院,上海200135 [2]上海海运学院研究生部,上海200135 |
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摘 要: | 针对前馈网络BP算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷,提出一种基于U-D分解的渐消记忆推广Kalman滤波学习新方法。与EKF相比,该方法不仅大大加快了学习收敛速度,数值稳定性好,而且比BP算法需较少学习次数和隐节点数,学习效果也更好,将这种学习算法应用在船舶操纵的神经网络控制器中,仿真结果表明该方法是提高网络学习速度改善学习效果的一种有效方法,可有效解决非线性系统的控制问题。
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关 键 词: | 渐消记忆滤波 控制器 船舶操纵 前馈神经网络 BP算法 Kalman滤波 U-D分解滤波 |
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