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人工神经网络在潮位探测系统中的应用研究
引用本文:蒋传纪,郑正奇,李宗标.人工神经网络在潮位探测系统中的应用研究[J].海洋学报,2003,25(4):104-110.
作者姓名:蒋传纪  郑正奇  李宗标
作者单位:华东师范大学, 电子科学技术系, 上海, 200062
基金项目:国家“863”青年基金(818-Q-11)
摘    要:叙述了人工神经网络算法在“Ku波段微波海洋波高/潮位探测系统”中的应用研究成果,介绍了检测微波回波信号中的中频信号和9/256点插值神经网络的设计方法及训练模型,并把这两个网络应用于探测系统,使系统波高/潮位的探测精度提高了1个数量级,还保证了监测的实时性,提出了某些减少训练时间的方法。

关 键 词:神经网络    波高/潮位    分辨率    实时性
文章编号:0253-4193(2003)04-0104-07
收稿时间:3/1/2002 12:00:00 AM
修稿时间:2002年3月1日

Research on applying artificial neural network to detecting system of wave height/tide level
JIANG Chuan-ji,ZHENG Zheng-qi and LI Zong-biao.Research on applying artificial neural network to detecting system of wave height/tide level[J].Acta Oceanologica Sinica (in Chinese),2003,25(4):104-110.
Authors:JIANG Chuan-ji  ZHENG Zheng-qi and LI Zong-biao
Affiliation:Department of Electronic Engineering, East China Normal University, Shanghai 200062, China
Abstract:The study results of artificial neural network algorithm applied to Ku-band microwave ocean wave-height and tide-level detecting system are specified. The way to detect the microwave returned intermediate frequency (fif) and the neural network (NN) design method of the 9/256 insertion and also training model are introduced. The precision of the measured wave-height and tide-level is risen to one order of magnitude as before but still kept low time delay while using NN. Some steps are also taken to reduce the training time of NN.
Keywords:neural network  wave-height/tide-level  resolution  real time
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