【摘 要】
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为实现船舶靠泊操纵的智能化评估，使评价结果更为客观、高效、公平，通过分析靠泊操纵过程，建立两级评价指标体系；利用航海模拟器靠泊操纵数据库，结合专家调查法和高斯拟合，得到各样
【机 构】
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上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2015BAG20B05)
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为实现船舶靠泊操纵的智能化评估，使评价结果更为客观、高效、公平，通过分析靠泊操纵过程，建立两级评价指标体系；利用航海模拟器靠泊操纵数据库，结合专家调查法和高斯拟合，得到各样本的主观评分，实现自动化评估。通过MATLAB编程，利用已有样本集，训练并测试改进的BP神经网络（Genetic Algorithm—Back Propagation，GA—BP）模型，最终实现智能化评估。实例分析结果表明：改进的BP网络的测试误差为0．0062481，实际输出与期望输出的贴近性较好，证明利用已训练好的网络对靠泊操纵进行
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