递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究的开题报告_第1页
递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究的开题报告_第2页
递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究的开题报告1.研究背景和意义船舶的运动控制是航海领域中的重要问题。传统的控制方法往往需要依赖于经验、试错和手动调整，难以处理复杂的动态环境和大量输入输出数据。针对这一问题，递归神经网络被广泛应用于船舶控制中，并取得了很好的控制效果。目前，大量的研究工作已经表明，递归神经网络可以用于船舶运动控制，但是对于如何获取递归神经网络的模型参数，以及如何实现船舶控制的问题还存在一些挑战。因此，本研究将聚焦于递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究，探索如何实现递归神经网络的模型参数自动优化和船舶控制自动化。2.研究内容本研究的主要内容包括：（1）递归神经网络的动态系统辨识：通过建立递归神经网络的动态系统模型，分析递归神经网络的结构特点、参数选择方法以及自适应优化方法。（2）船舶运动控制的递归神经网络应用：利用递归神经网络实现船舶运动控制，并通过实验验证递归神经网络在船舶控制中的效果。（3）递归神经网络的优化方法研究：提出一种新的递归神经网络优化方法，采用自适应学习率、增量式学习和模型压缩等技术，有效地减少递归神经网络的训练误差和模型参数数量。3.研究方法本研究采用的主要研究方法包括：（1）递归神经网络的动态系统建模方法，通过分析船舶控制系统，以及递归神经网络的特点建立相应的动态系统模型。（2）基于神经网络的船舶运动控制方法，利用递归神经网络实现对船舶运动控制的自动化控制。（3）优化方法研究，包括自适应学习率、增量式学习和模型压缩等技术，以提高递归神经网络的学习速度和泛化能力。4.预期成果本研究的预期成果包括：（1）提出一种新的递归神经网络动态系统辨识方法，能够更精确地描述船舶运动控制过程。（2）结合船舶运动控制的应用需求，实现一种高效的递归神经网络控制方法，通过实验验证其控制效果。（3）提出一种基于自适应学习率、增量式学习和模型压缩等技术的递归神经网络优化方法，以提高神经网络的学习速度和泛化能力。5.研究计划本研究的研究计划如下：（1）递归神经网络的动态系统研究（8周）。（2）船舶运动控制的递归神经网络应用（10周）。（3）递归神经网络的优化方法研究（6周）。（4）实验验证及文献整理（4周）。（5）撰写毕业论文及答辩（4周）。6.论文的创新点本研究的创新点包括：（1）基于船舶控制需求，提出一种新的递归神经网络的动态系统表示方法。（2）结合实践需求，提出一种递归神经网络的船舶控制方法，用于实现船舶自动化控制。（3）提出一种递归神经网络的优化方法，以提高递归神经网络的训

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论