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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
被引:12
作者
:
吴方良
论文数:
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0
机构:
华中科技大学交通学院
吴方良
石仲堃
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机构:
华中科技大学交通学院
石仲堃
杨向晖
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机构:
华中科技大学交通学院
杨向晖
王建
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机构:
华中科技大学交通学院
王建
机构
:
[1]
华中科技大学交通学院
来源
:
船舶力学
|
2007年
/ 01期
关键词
:
声纳自噪声;
BP神经网络;
贝叶斯正则化;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TB566 [水声探测];
学科分类号
:
摘要
:
基于L-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高。文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报。分析了影响声纳部位自噪声的各种参数。利用潜艇声纳实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对潜艇声纳部位自噪声进行精确预报。
引用
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页码:136 / 142
页数:7
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人工神经网络与模拟进化计算[M]. 清华大学出版社 , 阎平凡, 2000
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[3]
神经网络系统理论[M]. 西安电子科技大学出版社 , 焦李成著, 1990
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