基于深度信念网络的轮机实操智能评估方法

摘要：

结合我国推进船员实操评估电子化、智能化的任务,提出基于深度信念网络的轮机实操智能评估方法.针对轮机实操评估的特点,给出了确定网络层次结构的具体方法.在提取大量的实操数据作为训练数据的基础上,通过逐层贪婪训练算法对限制玻尔兹曼机逐层训练,最后经BP算法对网络微调后形成评估模型.在仿真实验中,分别对带回归模块的深度自编码网络、BP神经网络和该模型的预测效果进行对比验证.结果表明,该模型评估效果比较客观、公正,评估误差最小,且避免了多层神经网络过早陷入局部最优的问题.

关键词：深度信念网络、船舶机舱、智能评估、对比散度算法

所属期刊栏目：43

分类号：U676.2

资助基金：国家自然科学基金资助项目51479017;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目3132016316

在线出版日期：2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94