径向基神经网络在水下船体防腐中的应用

• 作者: 周鑫 李卉 王代超 赵景波
• 来源期刊: 船舶工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 径向基神经网络 船体防腐 无单元法 仿真
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 船舶电气、导航、观通设备及自动控制
• 页码范围: 48-54
• 页数: 7页
• 分类号: U672.7+2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13788/j.cnki.cbgc.2017.07.048

摘要

采用改进型径向基函数神经网络来预测水下船体电位,从而达到船体防腐的目的.首先,分析采用无单元法求解问题的优越性;然后,介绍径向基函数神经网络的原理,通过建立水下船体的数学模型来获得船体电位,采用层次凝聚算法和K-均值聚类算法来确定径向基函数神经网络的中心节点,从而建立神经网络;最后,对神经网络的预测能力进行MATLAB仿真检验.结果表明,采用改进型的径向基函数神经网络来预测船体电位获得了很高的精度,对于船体防腐保护达到了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵景波		37	132	6.0	10.0
2	王代超		3	6	1.0	2.0
3	李卉		3	6	1.0	2.0
4	周鑫		1	0	0.0	0.0