基于深度信念网络的轮机实操智能评估方法

• 作者: 任光 李烨 段尊雷
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 深度信念网络 船舶机舱 智能评估 对比散度算法
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 分类号: U676.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2017.03.015

摘要

结合我国推进船员实操评估电子化、智能化的任务,提出基于深度信念网络的轮机实操智能评估方法.针对轮机实操评估的特点,给出了确定网络层次结构的具体方法.在提取大量的实操数据作为训练数据的基础上,通过逐层贪婪训练算法对限制玻尔兹曼机逐层训练,最后经BP算法对网络微调后形成评估模型.在仿真实验中,分别对带回归模块的深度自编码网络、BP神经网络和该模型的预测效果进行对比验证.结果表明,该模型评估效果比较客观、公正,评估误差最小,且避免了多层神经网络过早陷入局部最优的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任光	大连海事大学轮机工程学院	140	1614	22.0	31.0
2	段尊雷	大连海事大学轮机工程学院	5	17	3.0	4.0
3	李烨		2	4	1.0	2.0