用RBF网络学习船舶操纵运动的动态特性

• 作者: 刘清 刘祖源 吴秀恒 邹早建
• 来源期刊: 武汉交通科技大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶操纵 动态特性 RBF网络
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|U675.91
• 字数: 3637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2000.02.004

摘要

提出了利用径向基(RBF)神经网络的非线性映射能力,来学习船舶操纵动态特性.通过大量的仿真实验证明,用RBF网络学习船舶操纵动态特性,在学习速度、预报误差等方面比常用的BP网络要优越得多.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘祖源	武汉交通科技大学船舶与土木工程学院	6	52	3.0	6.0
2	刘清	武汉交通科技大学信息工程学院	12	70	4.0	8.0
3	吴秀恒	武汉交通科技大学船舶与土木工程学院	6	64	3.0	6.0
4	邹早建	武汉交通科技大学船舶与土木工程学院	4	64	3.0	4.0