北华大学学报（自然科学版）
北華大學學報（自然科學版）
북화대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIHUA UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2008年
4期
374-378
,共5页
RBF%BP%建模%仿真
RBF%BP%建模%倣真
RBF%BP%건모%방진
基于声纳方程,同时考虑目标声特性和海洋环境参数,建立了主动式和被动式的声纳方程.利用海洋环境数据训练神经网络,实时解算不同环境参数时的噪声级.通过MATLAB仿真,比较径向基神经网络(RBF网络)和误差逆传播神经网络(BP网络)在模型中的作用,证明了RBF网络比BP网络能更好地满足声纳建模的需求.
基于聲納方程,同時攷慮目標聲特性和海洋環境參數,建立瞭主動式和被動式的聲納方程.利用海洋環境數據訓練神經網絡,實時解算不同環境參數時的譟聲級.通過MATLAB倣真,比較徑嚮基神經網絡(RBF網絡)和誤差逆傳播神經網絡(BP網絡)在模型中的作用,證明瞭RBF網絡比BP網絡能更好地滿足聲納建模的需求.
기우성납방정,동시고필목표성특성화해양배경삼수,건립료주동식화피동식적성납방정.이용해양배경수거훈련신경망락,실시해산불동배경삼수시적조성급.통과MATLAB방진,비교경향기신경망락(RBF망락)화오차역전파신경망락(BP망락)재모형중적작용,증명료RBF망락비BP망락능경호지만족성납건모적수구.
