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利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船舶航行安全性预测方法,本文提出的智能模型具有结构简单及预测精度高等优点。
改进PSO-ANN神经网络算法在船舶安全性预测方面的研究应用
【摘 要】
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利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船舶航行安全性预测方法,本文提出的智能模型具有结构简单及预测精度高等优点。
【机 构】
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郑州铁路职业技术学院,海南师范大学网络中心
【出 处】
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舰船科学技术
【发表日期】
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2016年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71361008),海南省重点科技基金资助项目(ZDXM20130080)
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