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遗传学习算法的神经网络自适应船舶操纵控制系统研究
被引:8
作者
:
程启明
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东南大学仪器科学与工程系
程启明
万德钧
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东南大学仪器科学与工程系
万德钧
陈雪丽
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东南大学仪器科学与工程系
陈雪丽
机构
:
[1]
东南大学仪器科学与工程系
来源
:
模式识别与人工智能
|
1998年
/ 11卷
/ 03期
关键词
:
船舶操纵;
神经网络;
遗传算法;
自适应控制;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
U675.9 [船舶操纵技术];
学科分类号
:
摘要
:
本文针对船舶操纵这种非线性、时变、滞后控制对象,提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应船舶操纵控制方法,由于BP算法训练神经网络控制系统时收敛速度慢、动态特性较差等缺点,采用遗传算法来优化神经网络的参数,可以提高控制系统的性能。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。
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船舶操纵的神经网络自组织模糊控制器研究
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1997,
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:61
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1997,
(04)
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-47+12
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船舶操纵的神经网络自组织模糊控制器研究
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船舶工程,
1997,
(04)
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[6]
Neuro-fuzzy techniques applied to a ship autopilot design .2 Sutton R,et al. Journal of Navigation . 1996
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