Ви є тут

Построение модели счисления пути судна на основе нейронной сети

Автор: 
Дерябин Виктор Владимирович
Тип роботи: 
кандидатская
Рік: 
2011
Кількість сторінок: 
136
Артикул:
235454
179 грн
Додати в кошик

Вміст

Содержание
Введение.
Глава 1. Счисление пути как способ получения координат места
1.1 Технические средства счисления.
1.2 Виды счисления пути
1.3 Учт внешних факгоров .
Глава 2. О точпостн определения счислнмых координат места суд
2.1 Погрешность приближнной величины.
2.2 Виды погрешностей величин.
2.3 Счислнмые координаты как случайные функции времени .
2.4 Методы оценки ТОЧНОСТИ счисления
2.5 Корреляционная функция погрешностей счисления
2.6 Краткий исторический обзор исследований в области счисления
Глава 3. Математическая модель счисления пути судна с учетол
внешних
факторов
3.1 Роль нейронной сети в модели счисления. .
3.2 Системы координат, относительно которых рассматривается судна.
3.3 Кинематика судна
3.4 Динамика судна. .
3.5 Метод глобальной оптимизации, уточняющий параметры модели.
3.6 Проверка адекватности модели при использовании натурных наблюдений
3.7 Оценка точности прогнозируемых координат.
Глава 4. Использование нейронной сети для прогноза отд. скорости судна
4.1 Архитектура и характеристики нейронной сети .
4.2 Обучение нейронной сети
4.3 Методика тестирования нейросетевой модели
4.4 Проверка работоспособности нейронной сети при использовании данных
натурного эксперимента.
Глава 5. Влияние погрешностей измерений внешних факторов на точность прогноза имитационной и нейросетевой моделей
5.1 Моделирование погрешностей измерений.ЮО
5.2 Сравнительный анализ невязок двух моделейЮ
Глава 6. Планирование эксперимента по проверке работоспособности нейронной сети
6.1 Распределение вероятностей для модуля невязки при различных вариантах влияния внешних факторов и кинематических характеристик судна.
6.2 Использование имитационной модели в качестве классификатора входных сигналов нейронной сети.
6.3 Нахождение границ промежутка неопределенности наибольшего значения
модуля невязки
Глава 7. Оценка точности счисления в модели, основанной на нейронной сети
7.1 Влияние ошибок идентификации на точность
свободных параметров сети
7.2 Модель реального времени на основе нейронной сетиИЗ
Заключение
Список используемой литературы