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题名船舶自动靠泊简捷非线性神经网络控制器
被引量：6
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作者
张强
张显库
林南均
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机构
大连海事大学航海学院
山东交通学院航海学院
木浦国立海事大学航海学院
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出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2017年第4期11-15,29,共6页
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基金
国家自然科学基金(51679024
51409033)
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文摘
为解决多参数船舶自动靠泊神经网络控制器的计算负荷问题,根据靠泊操纵的实践,通过合理取消虚拟导航线和位置辅助线参数,优化网络输入参数,减少计算维数。利用4种不同初始状态下的靠泊样本数据训练网络权重和偏差,并在处理大样本数据时选择性地调整有效信息数据提取频率,优化控制效果,缩短训练时间。通过基于MMG(Maneuvering Modeling Group)船舶数学模型的仿真试验,验证控制器能在不同于样本训练数据的初始状态下,减少计算维数,降低计算负荷。
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关键词
船舶
自动靠泊
简捷控制
非线性
神经网络
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Keywords
ship
automatic berthing
concise control
nonlinear
neural network
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分类号
U664.82
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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