【摘 要】
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为解决多参数船舶自动靠泊神经网络控制器的计算负荷问题,根据靠泊操纵的实践,通过合理取消虚拟导 航线和位置辅助线参数,优化网络输入参数,减少计算维数.利用 4 种不同初始
【机 构】
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大连海事大学航海学院,山东交通学院航海学院,木浦国立海事大学航海学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51679024,51409033）
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为解决多参数船舶自动靠泊神经网络控制器的计算负荷问题,根据靠泊操纵的实践,通过合理取消虚拟导 航线和位置辅助线参数,优化网络输入参数,减少计算维数.利用 4 种不同初始状态下的靠泊样本数据训练网络 权重和偏差,并在处理大样本数据时选择性地调整有效信息数据提取频率,优化控制效果,缩短训练时间.通过基 于 MMG（ Maneuvering Modeling Group）船舶数学模型的仿真试验,验证控制器能在不同于样本训练数据的初始状态下,减少计算维数,降低计算负荷.
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