[发明专利]一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法有效
| 申请号： | 202010016991.8 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111141483B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 李焱;谢芃;尹天畅;赵志娟;夏妮;祁宣博;魏高龙;刘晓毅 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01M10/00 | 分类号： | G01M10/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 王蒙蒙 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络自学习的水池内造畸形波的智能方法：生成波浪谱靶谱和造波机运动幅值靶谱；采用畸形波的数值造波模块生成数值畸形波，并得到造波机运动预设时历；造波机根据造波机运动预设时历模拟生成演化畸形波；采用畸形波检验模块检验演化畸形波和数值畸形波的误差，得到满足实验要求的演化畸形波和造波机运动预设时历，并依此在波浪水池中造出实测畸形波；重复上述步骤记录若干组数值畸形波和实测畸形波的波面时历，形成训练样本库；基于BP神经网络算法对智能化神经网络自学习系统进行训练并进行测试，用于畸形波的造波与预测。本发明解决当前实验室水池中造波机造畸形波的局限性，并采用神经网络自主学习技术，优化造波效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 自学习 水池 畸形 智能 方法 | ||
【主权项】：
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