【摘 要】
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人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型,在工程中具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测
【机 构】
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浙江大学水利与海洋工程学系,中国计量学院计量测试工程学院
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China （Grant Nos. 10602055 and 40776007）, the Natural Science Foundation of China Jiliang University （Grant No. XZ0501）
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人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型,在工程中具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。文章介绍了BP神经网络,并针对实际应用中收敛速度慢,平台效应等问题对网络进行了改进并优化,详尽地给出了改进的三层BP神经网络数值预测算法。为测试该算法,选用了著名的XOR（异或）问题和和一个高度非线性的0-1矩阵预测问题对其进行了验证。计算结果表明文中算法能给出令人满意的精度。最后结合船舶与海洋工程的两个实际问题,探讨了利用改进的BP神经网络进
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