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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于BP神经网络的船型式浮标异动原因识别研究
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基于BP神经网络的船型式浮标异动原因识别研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究对象与异动概念简介第9页
    1.2 课题研究背景第9-10页
    1.3 课题研究意义第10-12页
    1.4 国内外研究现状第12-13页
        1.4.1 BP神经网络的国内外应用现状第12-13页
        1.4.2 浮标异动问题的国内外研究现状第13页
    1.5 论文主要研究内容第13-14页
    1.6 论文框架结构第14-15页
    1.7 本章小结第15-17页
2 浮标异动原因与三轴加速度对应变化关系研究第17-51页
    2.1 浮标受力分析第17-22页
        2.1.1 浮标受水流摩擦阻力影响第17-18页
        2.1.2 浮标兴波阻力影响第18页
        2.1.3 浮标波浪力影响第18-19页
        2.1.4 浮标受风力影响第19-20页
        2.1.5 浮标水面坡降力影响第20页
        2.1.6 浮标总体受力计算第20-22页
    2.2 浮标常见异动情况与加速度关系第22-25页
    2.3 浮标异动实验第25-30页
        2.3.1 异动实验说明第25-26页
        2.3.2 数据采集装置的安装位置选择第26-27页
        2.3.3 浮标异动产生方法第27-30页
    2.4 数据处理及特征加速度选择第30-49页
        2.4.1 去噪处理第30-31页
        2.4.2 基于实验的异动加速度变化规律研究第31-39页
        2.4.3 特征加速度波形选择第39-43页
        2.4.4 特征波形分析与关系函数的提出第43-49页
    2.5 本章小结第49-51页
3 浮标加速度远程采集装置设计第51-63页
    3.1 数据传输方式第51页
    3.2 装置功能要求第51-52页
    3.3 装置功能与对应实现方式第52页
    3.4 装置元器件选择第52-59页
        3.4.1 浮标工作环境限制第52-53页
        3.4.2 装置元器件选型第53-59页
    3.5 单片机重要初始化第59页
    3.6 采集效果第59-61页
    3.7 本章小结第61-63页
4 浮标异动识别人工神经网络模型的选择与仿真第63-87页
    4.1 人工神经网络简介第63页
    4.2 运用人工神经网络识别的优势第63页
    4.3 神经网络的原理与分类对比第63-69页
        4.3.1 人工神经元原理第63-64页
        4.3.2 激活函数的类型与选择第64-67页
        4.3.3 人工神经网络结构第67-69页
        4.3.4 神经网络的学习方式第69页
    4.4 浮标异动神经网络的选择第69-70页
    4.5 BP神经网络拓扑结构与学习算法第70-73页
    4.6 BP网络的局限与改进第73-75页
    4.7 BP神经网络建模步骤流程第75-76页
    4.8 隐藏层层数的选择第76页
    4.9 神经网络各层节点数确定第76-79页
        4.9.1 输入层节点确定第76页
        4.9.2 输出层节点确定第76-77页
        4.9.3 隐层节点数选择第77-79页
    4.10 神经网络初始权值的选择第79页
    4.11 学习率的选择第79页
    4.12 误差的选择第79-80页
    4.13 输入的归一化处理第80页
    4.14 判别区间的选择第80页
    4.15 BP神经网络算法对比与讨论第80-85页
    4.16 本章小结第85-87页
5 结论与展望第87-89页
    5.1 结论第87页
    5.2 展望第87-89页
致谢第89-91页
参考文献第91-95页
附录第95页
    A.作者在攻读学位期间参与的科研项目第95页
    B.作者在攻读学位期间参与的专利编写第95页

 
 
论文编号BS4055000,这篇论文共95
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