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深度堆栈自编码网络在船舶重量估算中的应用
被引量：
5
1
作者
陈健
唐俊遥
+1 位作者
朱生光
周兆钊
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期315-320,共6页
传统的船舶重量估算方法多数存在误差大、成本高等问题。为此,提出一种基于深度学习的船舶重量估算算法。利用多层神经网络逐层无监督学习训练初始化参数,通过反向梯度下降的方式微调参数。运用深度堆栈自编码网络挖掘深层次的数据特征...
传统的船舶重量估算方法多数存在误差大、成本高等问题。为此,提出一种基于深度学习的船舶重量估算算法。利用多层神经网络逐层无监督学习训练初始化参数,通过反向梯度下降的方式微调参数。运用深度堆栈自编码网络挖掘深层次的数据特征,并在ShipWE自建数据库上进行分析。实验结果表明,与传统吃水估算方法相比,该算法具有更强的稳定性和更高的准确性,与BP神经网络算法和径向基函数神经网络算法相比,该算法的精度更高,能有效解决船舶估算可信度低的问题。
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关键词
气囊船舶下水
深度
学习
反向梯度下降
深度堆栈自编码
逐层无监督学习
参数微调
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职称材料
题名
深度堆栈自编码网络在船舶重量估算中的应用
被引量：
5
1
作者
陈健
唐俊遥
朱生光
周兆钊
机构
广东工业大学机电工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期315-320,共6页
基金
广东省科技计划项目(2016A010101025
2014A010103027)
惠州市科技计划项目(2015B020005007)
文摘
传统的船舶重量估算方法多数存在误差大、成本高等问题。为此,提出一种基于深度学习的船舶重量估算算法。利用多层神经网络逐层无监督学习训练初始化参数,通过反向梯度下降的方式微调参数。运用深度堆栈自编码网络挖掘深层次的数据特征,并在ShipWE自建数据库上进行分析。实验结果表明,与传统吃水估算方法相比,该算法具有更强的稳定性和更高的准确性,与BP神经网络算法和径向基函数神经网络算法相比,该算法的精度更高,能有效解决船舶估算可信度低的问题。
关键词
气囊船舶下水
深度
学习
反向梯度下降
深度堆栈自编码
逐层无监督学习
参数微调
Keywords
airbag ship launching
deep learning
inverse gradient descent
deep stack autoencoder
layer by layer unsupervised learning
parameters fine-tuning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度堆栈自编码网络在船舶重量估算中的应用
陈健
唐俊遥
朱生光
周兆钊
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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