智慧型預報技術及其在船舶工程中的套用

內容簡介

《智慧型預報技術及其在船舶工程中的套用/現代艦船導航控制及電氣技術叢書》結合作者劉勝多年來從事船舶控制工程領域的研究工作，闡述了船舶運動姿態的智慧型預報技術。全書共分為7章，在介紹人工神經網路、混沌理論、支持向量機等智慧型預報技術的基礎上，重點闡述了船舶橫搖運動姿態的信息熵加權神經網路智慧型預報技術、經驗模式分解域神經網路智能預報技術、支持向量機混沌智慧型預報技術、固定參數混沌*小二乘支持向量機智慧型預報技術、變參數混沌*小二乘支持向量機智慧型預報技術；船舶航向運動魚群算法支持向量機並行最佳化智慧型預報技術、免疫魚群算法支持向量機多目標最佳化智慧型預報技術、船舶航向控制系統故障模式分析、故障樹構建、故障工況建模及故障智慧型預報技術等。

本書內容豐富，題材新穎，闡述深入淺出，理論分析與工程套用聯繫密切，各章節內容上力求完整性與獨立性，尤其注重理論與實踐的結合。

本書可供智慧型預報技術、船舶工程、控制科學與工程相關專業研究生、高年級本科生使用，也可作為從事船舶工程研究和設計人員的參考書。

圖書目錄

第1章緒論

1.1 時間序列分析預報技術

1.2 時間序列灰色預報技術

1.3 混沌序列預報技術

1.4 分解組合預報技術

1.5 人工神經網路預報技術

1.6 支持向量機預報技術

1.7 線上實時預報技術

1.8 船舶運動姿態預報技術

1.9 船舶控制系統故障預報技術

第2章智慧型預報技木理論基礎

2.1 信息熵加權EIman神經網路原理

2.1.1 Elman神經網路概述

2.1.2 Elman神經網路結構

2.1.3 Elman神經網路動態學習過程

2.1.4 信息熵加權Elman神經網路算法

2.2 統計學習理論與支持向量機

2.2.1 機器學習

2.2.2 統計學習理論

2.2.3 支持向量機回歸原理

2.2.4 小波v一支持向量機

2.3 群體智慧型最佳化算法

2.3.1 群體智慧型最佳化算法的基本框架

2.3.2 多種群協調混沌粒子群算法

2.3.3 遺傳算法

2.3.4 人工魚群算法

2.3.5 免疫魚群算法

第3章船舶橫搖運動姿態神經網路智慧型預報技木

3.1 經驗模式分解理論

3.1.1 經驗模式分解算法

3.1.2 經驗模式分解的相關特性

3.2 預報能力評價準則

3.3 船舶橫搖運動姿態神經網路預報技術

3.3.1 信息熵加權的Elman神經網路預報技術

3.3.2 船舶橫搖運動姿態神經網路預報

3.4 船舶橫搖運動姿態經驗模式分解域神經網路預報技術

智慧型預報技術及其在船舶工程中的套用

基本介紹

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