简介：提出了一种基于最小参数RBF（径向基）神经网络的船舶航向滑模控制算法.针对船舶运动控制中系统函数非线性不确定性和外界干扰项未知问题,利用RBF神经网络进行逼近.考虑到RBF神经网络权值难以快速调整,采用神经网络最小参数学习法设计设计单个参数的估计代替神经网络权值的调整;最后,借助李雅普诺夫稳定性理论设计出船舶航向RBF神经网络直接跟踪控制律.通过与神经网络控制算法和普通自适应控制算法的仿真比较可知,上述控制算法加快了自适应律的求解速度,控制器结构简单,控制参数少,易于工程设计与实现.

简介：设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动龙.针对船舶航向控制过程中的非线性和不确定性,将RBF网络直接逼近船#模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快40%,平均超调量缩小100%,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.

简介：管理诊断方案确定在当今企业管理中具有重要的地位.提出一种基于改进人工神经网络的管理诊断方案评价方法,该方法结合单因素影子加权与人工神经网络相结合的方法进行优化评价方案,实现企业诊断方案评价的全面化,客观化,可靠化和智能化.实例验证了该评价方法能够有效区分方案的优劣水平,简化了原有方法的冗长过程,提升了方案评价的科学性.

简介：文章在介绍小波神经网络优点的基础上,提出了将小波神经网络优异的逼近能力应用于非线性系统预测控制的方案,并建立了预测控制系统的数学模型,通过仿真实验比较小波神经网络和同等规模BP神经网络的性能,对于非线性系统的预测控制具有一定的参考价值。

简介：针对VTS水域船舶交通流随机性大、影响因素多的特点,选择基于小波神经网络的时间序列预测方法,建立船舶交通流预测模型。该预测方法对海事部门提高VTS水域通航效率和服务水平具有一定的参考意义。