BP神经网络的改进及其在滑行艇阻力估算中的应用  

作　　者：曹为午[1] 石仲堃[1] 邱辽原[1] 韩述春[1] 

机构地区：[1]华中科技大学,武汉430074

出　　处：《船海工程》2001年第S2期32-36,共5页Ship & Ocean Engineering

摘　　要：采用Levenberg -Marqudart算法对BP神经网络进行改进 ,在多变量、大样本输入的情况下 ,获得更快的收敛速度和更高的逼近精度。利用滑行艇阻力试验数据 。L-M algorithm is used to improve BP neural network. Faster speed of convergence and higher learning accuracy can be acquired when multiple parameters and large patterns are inputted. Experimental data are utilized to form numerical atlas of resistance with improved neural network.

关 键 词：滑行艇 BP神经网络 Levenberg-marquardt法 

分 类 号：U661[交通运输工程—船舶及航道工程]