基于BP神经网络与L-M算法的潜艇声纳自噪声预报

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L-M(Levenberg-Marquart)算法与BP(Back-Propagation)神经网络相结合,使神经网络在多样本、大变量输入的情况下,具有更快的收敛速度和更高的逼近精度。将BP神经网络与L-M算法相结合应用于潜艇声纳自噪声预报;分析了影响潜艇声纳自噪声的各种声源参数;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自噪声进行精确预报。
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