基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)船舶避碰理論與方法研究.pdf

1、船舶碰撞危險度和船舶避碰決策系統(tǒng)的研究一直是航海人員最關(guān)心的問題。目前，在這個領(lǐng)域還存在很多問題，包括碰撞危險。 研究船舶碰撞危險度的目的是為避碰決策提供依據(jù)。以前，我們只是通過觀測到的目標(biāo)船的原始數(shù)據(jù)，如距離和方位以及它們的變化情況，判斷船舶是否存在碰撞危險，即是否有和目標(biāo)船發(fā)生碰撞的可能。事實(shí)上，深入研究并處理這些觀測數(shù)據(jù)，會得到意想不到的、有價值的信息。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿延伸人腦認(rèn)知功能的新型智能信息處理系統(tǒng)。采

2、用電子或光子等元件實(shí)現(xiàn)模仿人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能，構(gòu)造具有人腦智能的人工智能信息處理系統(tǒng)。生物神經(jīng)元相對于電子電路來說非常慢(10-3秒相對于10-9秒)，人腦卻能以比現(xiàn)有計算機(jī)快得多的速度完成許多任務(wù)。這主要是因?yàn)樯锷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有巨大的并行性，即所有的神經(jīng)能同時工作。以聯(lián)接機(jī)制為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大量的并行性、巨量的互連性、存儲的分布性、高度的非線性、高度的容錯性、結(jié)構(gòu)的可變性、計算的非精確性等特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組

3、織性能。具有處理非常模糊、復(fù)雜問題的能力。 BP網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)在理論較完整、應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它采用光滑活化函數(shù)(又稱激活函數(shù))，具有一個或多個隱層，相鄰兩層之間通過權(quán)值全連接。它是前傳網(wǎng)絡(luò)，即所處理的信息逐層向前流動。而當(dāng)學(xué)習(xí)權(quán)值時，卻是根據(jù)理想輸出與實(shí)際的誤差，由前向后逐層修改權(quán)值(BackPropagation)。研究BP網(wǎng)絡(luò)在各控制領(lǐng)域的應(yīng)用是當(dāng)前的國際熱點(diǎn)課題，由于BP網(wǎng)絡(luò)功能的特點(diǎn)，已被成功實(shí)現(xiàn)于很多識別判定工作環(huán)境，

4、如圖象識別、最佳選擇判定、系統(tǒng)優(yōu)化等。 在船舶操縱過程中，如何處理船舶會遇局勢，如何選擇最佳避讓時機(jī)和方案，一直是研究工作者的課題。本文主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織性、以及處理非線性問題的獨(dú)特功能，設(shè)計避碰系統(tǒng)或優(yōu)化避碰系統(tǒng)。 (1)以最具代表性的判定依據(jù)Dc、Tc為網(wǎng)絡(luò)輸入，通過學(xué)習(xí)專家樣本實(shí)現(xiàn)基本危險度的識別。充分體現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織性。根據(jù)DCPA和TCPA概念的涵義，提出了空間碰撞危

5、險度和時間碰撞危險度的概念，采用多因素分別建立了兩種碰撞危險度模型，并根據(jù)刺激—反應(yīng)思想，較合理地確定了兩種危險度的合成算子。 (2)由于BP網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大分類功能，它可非常理想的完成多因素影響的碰撞危險度等級識別工作，且比人工判斷更全面、更客觀、更穩(wěn)定、更快速。用信號處理與特征提取技術(shù)直接提取會遇局勢的各參數(shù)為輸入信號向量，并依據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)與本人實(shí)驗(yàn)摸索，設(shè)計一個合理BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對資料提供的專家樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練調(diào)整出網(wǎng)絡(luò)最佳權(quán)

6、值和閾值分布。提出了空間碰撞危險度和時間碰撞危險度的概念，建立了多因素的動態(tài)碰撞危險度模型。同時應(yīng)用新興起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，區(qū)別于他人研究，以一船獲得的另一船的原始數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，探討了確定碰撞危險度的快速BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過仿真，結(jié)果理想。這經(jīng)由訓(xùn)練過的網(wǎng)絡(luò)便可將會遇局勢按設(shè)計的分類方式將碰撞危險度分為若干等級(等級數(shù)目由設(shè)計者決定)。 (3)分析模糊危險度判定系統(tǒng)，針對危險隸屬函數(shù)中有關(guān)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，分析影響這些參數(shù)的因

7、素。對受各種環(huán)境因素影響的參數(shù)采用BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得出最佳結(jié)果，由此優(yōu)化判定系統(tǒng)，使之更客觀、更準(zhǔn)確、更自動化。對避碰規(guī)則規(guī)定的三種會遇局面進(jìn)行了定量劃分及對避碰行動局面進(jìn)行了劃分?；诒芘鲆?guī)則及對船員調(diào)查，通過定性與定量分析，運(yùn)用模糊理論對三種會遇局面進(jìn)行了定量劃分；并在此基礎(chǔ)上，對避碰行動局面進(jìn)行了劃分。該結(jié)果較全面地總結(jié)了船員對海上避碰規(guī)則的認(rèn)識，完善了ACAS知識庫。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究還處在一個發(fā)展階段，然而，它已逐漸顯現(xiàn)了巨