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基于C-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高。文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报。分析了影响声纳部位自噪声的各种参数。利用潜艇声纳实测数据进行网络训练，训练好的神经网络可以对潜艇声纳部位自噪声进行精确预报。
基于L-M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用
【摘 要】
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基于C-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高。文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报。分
【机 构】
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华中科技大学交通学院
【出 处】
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船舶力学
【发表日期】
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2007年1期
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