用BP神经网络拟合船舶型线

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本文采用仅有隐层非线性神经元的BP神经网络拟合船舶型线,避免了样条函数对某些特殊型线拟合的不足,并对BP(反向传播)算法进行了有益的了探讨,最终给出了拟合某船横剖线的算例.证明了本方法是可行的. In this paper, a BP neural network with only hidden-layer nonlinear neurons is used to fit ship profiles, which avoids the shortcomings of the spline function fitting for some special profiles and makes a good use of the BP (backpropagation) algorithm Finally, an example of fitting a ship’s cross section is given. It is proved that this method is feasible.
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