简介：针对VTS水域船舶交通流随机性大、影响因素多的特点,选择基于小波神经网络的时间序列预测方法,建立船舶交通流预测模型。该预测方法对海事部门提高VTS水域通航效率和服务水平具有一定的参考意义。
简介：设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.
简介：提出了声矢量信号互双谱估计算法.利用该算法和其它的二阶、高阶谱估计算法,提取了实测数据的声压和声矢量信号组合特征,并用不同组合特征构造了径向基函数神经网络的输入向量集,对矢量水听器实测的舰船目标进行了分类识别.结果表明,声矢量信号组合特征比声压信号组合特征具有更强的类别可分性,提高了水声目标的识别率。
简介：针对母船的升沉运动会影响到带缆遥控水下机器人的安全作业和收放功能，提出了利用液压绞车进行水下机器人自动升沉补偿的方案．设计了带缆遥控水下机器人升沉补偿液压系统，控制系统采用了神经元自适应PID控制算法．并在Matlab中进行了仿真，仿真结果表明，该系统能够较好的实现水下机器人的升沉补偿运动．
基于小波神经网络的VTS水域船舶交通流短期预测研究
不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制
基于互双谱与径向基函数神经网络的舰船目标分类(英文)
基于神经元PID的水下机器人自动升沉补偿液压系统设计
