【摘 要】
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该文从地理信息系统的知识表达和数据收集出发,对影响滑行艇阻力的各个因素进行了逐一的分析、描述,揭示了它们之间的关系和备因素相互之间的联系.在此基础上,又引入了RBF神
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该文从地理信息系统的知识表达和数据收集出发,对影响滑行艇阻力的各个因素进行了逐一的分析、描述,揭示了它们之间的关系和备因素相互之间的联系.在此基础上,又引入了RBF神经网络算法弥补了地理信息系统在数据处理方面的不足.比较详细地介绍了RBF网络的设计和训练方法,运用k—值聚类方法确定中心点和正交最小二乘法确定隐层节点数的混合学习方法,自组织学习选取RBF中心点,RBF中心通过自组织学习确定其位置,而输出层的线性权值则通过有监督的学习规则计算.RBF神经网络算法结构简单,训练快捷,收敛速度快.在多变量、大样本输入的条件下,网络的收敛速度和逼近精度有了很大的提高.该文系统地研究了应用地理信息系统和RBF神经网络算法建立滑行艇数值图谱的方法和过程,建立了DTMB系列62滑行艇阻力估算数值图谱,达到了预期的效果,并具有很好的工程精度和实用价值.
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