论文摘要
针对船舶航行轨迹识别,为提高识别率,进行深入研究,提出一种采用附加动量法和自适应学习速率法的改进BP神经网络方法。采用附加动量不断修正BP神经网络的权重,加快网络收敛速度,在迭代过程中进行学习率自适应调整,减少迭代次数。运用改进BP神经网络和传统BP神经网络对船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)信息进行训练,分别建立分类识别模型。以安徽巢湖水域为例进行实验,实验结果表明,改进BP神经网络对船舶轨迹识别具有更高的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 凡甲甲,祁云嵩,葛霓琳
关键词: 轨迹识别,神经网络,船舶自动识别系统,附加动量,自适应学习
来源: 计算机工程与设计 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 船舶工业,自动化技术
单位: 江苏科技大学计算机学院
基金: 国家自然科学基金项目(61471182),2018年江苏省研究生科研创新计划基金项目(KYCX18_2335)
分类号: TP183;U675.7
DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.045
页码: 3639-3644
总页数: 6
文件大小: 1075K
下载量: 361
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标签：轨迹识别论文; 神经网络论文; 船舶自动识别系统论文; 附加动量论文; 自适应学习论文;