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基于神经网络和遗传算法的舰艇声纳自噪声预报

吴晓光  石仲堃  
【摘要】:研究了舰艇航行时声纳部位接收到的全艇自噪声的预报问题.分析了影响声纳部位自噪声的各种参数,将BP神经网络和遗传算法相结合用于舰艇声纳部位自噪声预报.通过使用遗传算法对神经网络的初始权值进行优化,可以在解空间中定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解.通过整理大量的测试数据,对神经网络进行训练,训练好的神经网络能够迅速而精确地对舰艇各种航行状态的自噪声进行预报.结果表明,该方法不仅具有足够的精度,而且实用方便、适用性强.

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1 吴晓光;石仲堃;;基于神经网络和遗传算法的舰艇声纳自噪声预报[J];华中科技大学学报(自然科学版);2006年08期
2 吴方良;石仲堃;杨向晖;陈锐;;基于BP神经网络与L-M算法的潜艇声纳自噪声预报[J];中国造船;2006年03期
3 吴方良;石仲堃;杨向晖;王建;;基于L-M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用[J];船舶力学;2007年01期
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