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应用人工神经元网络（ANN）技术表达船体曲线。根据问题性质，选用小波基作为前向单层神经网络的神经元激励函数，结合逐层学习（OHLO）算法对一艘3．6万吨散货船的后半体进行了表达。编程运算结果表明，该方法速度较传统的BP算法有较大提高。
对ANN技术表达船体曲线算法的改进
【摘 要】
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应用人工神经元网络（ANN）技术表达船体曲线。根据问题性质，选用小波基作为前向单层神经网络的神经元激励函数，结合逐层学习（OHLO）算法对一艘3．6万吨散货船的后半体进行了表达。编程
【机 构】
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上海交通大学船舶与海洋工程学院
【出 处】
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船舶工程
【发表日期】
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2001年1期
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