基于BP神经网络的船体变形测量研究

• 作者: 朱昀熠 谢永成
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 船体变形 惯性测量 神经网络 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 251-252,314
• 页数: 3页
• 分类号: U666
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.16.106

摘要

分析了船体变形的惯性测量原理,推导了测量系统的状态方程和观测方程,详细讨论了BP神经网络在测量船体变形时的应用情况,具体进行了BP神经网络结构的设计,训练样本的获得以及训练的方法,并时BP神经网和卡尔曼滤波测量船体变形角的误差进行了仿真对比,说明采用BP神经网络方法可以缩短变形角的辨识时间,更加快速的建立舰船统一坐标基准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢永成		64	287	9.0	12.0
2	朱昀熠		1	0	0.0	0.0