本文選題：船舶航行安全 + 反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《艦船科學(xué)技術(shù)》2016年12期

【摘要】：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、并行計(jì)算快、容錯(cuò)性高的特點(diǎn)來(lái)評(píng)估船舶航行安全性狀態(tài),同時(shí)利用微粒群算法(PSO)優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值。闡述反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在船舶航行安全性系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)測(cè)中的流程,相對(duì)于目前的船舶航行安全性預(yù)測(cè)方法,本文提出的智能模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單及預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:The characteristics of neural network such as strong self-learning ability, fast parallel computing and high fault tolerance are used to evaluate the safety of ship navigation. Meanwhile, PSO is used to optimize the connection weight and threshold of the neural network. The flow of backpropagation neural network in evaluating the state of ship navigation safety system is described. Compared with the current prediction method of ship navigation safety, the intelligent model presented in this paper has the advantages of simple structure and high prediction accuracy.
【作者單位】： 鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院;海南師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71361008) 海南省重點(diǎn)科技基金資助項(xiàng)目(ZDXM20130080)
【分類號(hào)】：U665.26

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本文編號(hào)：1878064