【摘 要】
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在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上，针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足，结合免疫遗传算法的全局
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在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上，针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足，结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性，提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法．将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型，仿真结果表明，在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下，基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调，跟踪快，比BP学习算法的控制效果更理想．
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