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本文针对船舶操纵这种非线性、时变、滞后控制对象,提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应船舶操纵控制方法,由于BP算法训练神经网络控制系统时收敛速度慢、动态特性较差等缺点,采用遗传算法来优化神经网络的参数,可以提高控制系统的性能。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。
遗传学习算法的神经网络自适应船舶操纵控制系统研究
【摘 要】
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本文针对船舶操纵这种非线性、时变、滞后控制对象,提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应船舶操纵控制方法,由于BP算法训练神经网络控制系统时收敛速度慢、动态特性较差等缺点,采用遗传算法来优化神经网络的参数,可以提高控制系统的性能。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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1998年03期
【基金项目】
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中国船舶工业国防科技应用、基础研究基金；
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