一种基于神经网络集成的舰船参数辨识方法

• 作者: 刘海锋 徐健 王小兵 谢永强 陈建军
• 来源期刊: 船舶力学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 神经网络集成 参数辨识 数字仿真 舰船参数
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 流体力学
• 页码范围: 566-570
• 页数: 5页
• 分类号: E211|U661.3
• 字数: 3880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7294.2009.04.008

摘要

针对舰船的水面动力响应提出了一种基于神经网络集成参数辨识模型,通过由系统微分方程导出的完备状态点的概念,给出了个体网络的生成方法和一种特殊的集成神经网络的模型分解法,可使模型的输出动态逼近目标的实际可能状态,进而对舰船的相关参数做出有效估计;并对所提出的辨识模型进行了稳定性和收敛性分析.仿真试验表明模型具有快速准确的逼近能力和很好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建军	西安电子科技大学机电工程学院	326	3226	26.0	40.0
2	王小兵	西安电子科技大学机电工程学院	60	484	12.0	18.0
3	谢永强	西安电子科技大学机电工程学院	18	68	6.0	7.0
4	刘海锋	西安电子科技大学机电工程学院	2	36	1.0	2.0
5	徐健	西安电子科技大学机电工程学院	4	51	3.0	4.0