【摘 要】
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该论文首先阐述了神经网络的基本原理及其结构,并对几种前馈型神经网络(单元神经元、BP网络、RBF网络)在结构、算法及收敛速度方面进行了研究比较,通过大量的仿真实验指出了
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该论文首先阐述了神经网络的基本原理及其结构,并对几种前馈型神经网络(单元神经元、BP网络、RBF网络)在结构、算法及收敛速度方面进行了研究比较,通过大量的仿真实验指出了实际运用时应注意的有关问题;接着分析了船舶操纵运动的数学模型,对操纵控制中所采用的神经网络模型进行了理论分析和仿真研究;之后将神经网络控制理论应用于船舶的航向控制系统中,进行了船舶航向神经网络控制系统的总体设计;并且基于神经网络的学习性能及其实现技术的研究,将神经网络知识和常规控制(例如PID控制、自适应控制、内模控制等)结合起来,根据船舶操纵的特点,设计了几种新型的船舶航向神经网络控制策略(单神经元PID控制、BP网络自适应控制、BP网络内模控制);并通过航向神经网络控制系统的仿真实验,分析研究出神经网络控制器的结构参数对系统控制的影响,并确定出了船舶航向神经网络控制器的最优方案;最后将神经网络控制与常规PID控制在控制精度和速度等面进行了比较,从而验证了其有效性.
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