本文主要研究内容
作者史宝会（2019）在《神经网络的舰船航迹跟踪分析》一文中研究指出：舰船航迹具有比较强的时变性,对其进行研究具有重要意义。针对传统舰船航迹跟踪分析方法难以准确、在线性对舰船航迹进行跟踪,舰船航迹跟踪误差大的缺陷,设计了基于神经网络的舰船航迹跟踪分析方法。首先分析了舰船航迹跟踪的原理,指出各种舰船航迹跟踪分析方法的局限性,然后通过神经网络对舰船航迹进行有效拟合,建立舰船航迹跟踪分析模型,并对神经网络的相关参数进行优化,最后进行舰船航迹跟踪分析仿真模拟测试,神经网络的舰船航迹跟踪误差小于5%,远远低于舰船航迹跟踪实际要求的15%,而且舰船航迹跟踪精度要高于传统舰船航迹跟踪分析方法,舰船航迹跟踪分析时间更短,能够进行舰船航迹在线跟踪分析,具有更高的实际应用价值。
Abstract
jian chuan hang ji ju you bi jiao jiang de shi bian xing ,dui ji jin hang yan jiu ju you chong yao yi yi 。zhen dui chuan tong jian chuan hang ji gen zong fen xi fang fa nan yi zhun que 、zai xian xing dui jian chuan hang ji jin hang gen zong ,jian chuan hang ji gen zong wu cha da de que xian ,she ji le ji yu shen jing wang lao de jian chuan hang ji gen zong fen xi fang fa 。shou xian fen xi le jian chuan hang ji gen zong de yuan li ,zhi chu ge chong jian chuan hang ji gen zong fen xi fang fa de ju xian xing ,ran hou tong guo shen jing wang lao dui jian chuan hang ji jin hang you xiao ni ge ,jian li jian chuan hang ji gen zong fen xi mo xing ,bing dui shen jing wang lao de xiang guan can shu jin hang you hua ,zui hou jin hang jian chuan hang ji gen zong fen xi fang zhen mo ni ce shi ,shen jing wang lao de jian chuan hang ji gen zong wu cha xiao yu 5%,yuan yuan di yu jian chuan hang ji gen zong shi ji yao qiu de 15%,er ju jian chuan hang ji gen zong jing du yao gao yu chuan tong jian chuan hang ji gen zong fen xi fang fa ,jian chuan hang ji gen zong fen xi shi jian geng duan ,neng gou jin hang jian chuan hang ji zai xian gen zong fen xi ,ju you geng gao de shi ji ying yong jia zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自舰船科学技术的史宝会，发表于刊物舰船科学技术2019年08期论文，是一篇关于舰船航迹论文,跟踪分析论文,神经网络论文,在线跟踪论文,仿真模拟测试论文,舰船科学技术2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自舰船科学技术2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：舰船航迹论文; 跟踪分析论文; 神经网络论文; 在线跟踪论文; 仿真模拟测试论文; 舰船科学技术2019年08期论文;