基于RBF神经网络的声速剖面反演及软件实现

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论文详情
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 选题的背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文主要内容第12-14页
第二章 声速剖面反演第14-26页
    2.1 声速剖面反演基础第14-20页
        2.1.1 典型声速剖面第14-15页
        2.1.2 影响声速剖面的环境因素第15-17页
        2.1.3 声速剖面反演数据来源第17-18页
        2.1.4 海区声速变化规律第18-20页
    2.2 基于经验正交函数的声速剖面反演第20-22页
    2.3 神经网络在声速剖面反演中的应用第22-24页
        2.3.1 基于BP神经网络的声速剖面反演第23-24页
        2.3.2 RBF神经网络的优势第24页
    2.4 本章小结第24-26页
第三章 基于RBF神经网络的声速剖面反演第26-38页
    3.1 RBF神经网原理第26-28页
        3.1.1 RBF神经网络结构第26-28页
        3.1.2 RBF神经网络数学基础第28页
    3.2 RBF神经网络学习算法第28-33页
        3.2.1 随机选取固定中心法第29-30页
        3.2.2 自组织选区中心法第30-31页
        3.2.3 梯度训练法第31-32页
        3.2.4 正交最小二乘法第32-33页
    3.3 仿真分析第33-36页
        3.3.1 获取样本及其标准化第33-35页
        3.3.2 仿真结果第35-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 GA优化RBF网络的声速剖面反演第38-52页
    4.1 遗传算法原理第38-40页
        4.1.1 遗传算法基本概念第38-39页
        4.1.2 遗传算法流程第39-40页
    4.2 遗传算法优化RBF神经网络算法设计第40-46页
        4.2.1 算法详细设计第40-42页
        4.2.2 改进遗传算法第42-44页
        4.2.3 算法具体步骤第44-46页
    4.3 仿真分析第46-50页
    4.4 结论第50-52页
第五章 声速剖面反演软件第52-64页
    5.1 软件开发平台第52-53页
    5.2 软件总体设计第53-54页
    5.3 数据库设计与实现第54-55页
    5.4 应用程序设计与实现第55-63页
        5.4.1 导入数据处理设计与实现第55-57页
        5.4.2 反演声速剖面设计与实现第57-60页
        5.4.3 绘制海图设计与实现第60页
        5.4.4 海底参数反演设计与实现第60-62页
        5.4.5 查询导出设计与实现第62-63页
    5.5 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64页
    6.2 展望第64-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-70页
参与项目和学术成果第70页
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