【摘 要】
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应用人工神经网络技术表达船舶型线，针对多元函数逼近问题，分析了影响ＢＰ算法的诸多因素。尝试了逐层学习算法，算法中的优化方法选用共轭梯度法，学习率的调整采用一维法求取最佳值的
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应用人工神经网络技术表达船舶型线，针对多元函数逼近问题，分析了影响ＢＰ算法的诸多因素。尝试了逐层学习算法，算法中的优化方法选用共轭梯度法，学习率的调整采用一维法求取最佳值的方法，编辑算结构表明，其收敛速度比普通ＢＰ算法快约一个数量级，在此基础上，以一般３．６万ｔ散货船的型线为例，完成了船舶型线的人工神经元网络表达。
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