一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预...
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摘要
本发明是一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法。本发明采用任意欧拉‑拉格朗日方法对水下爆炸载荷下船体板架结构响应进行数值计算获得数据样本；根据船体板架结构，对样本数据库进行降维，用以缩短深度神经网络训练时间；采用深度神经网络对降维后的样本数据库进行学习，并验证学习效果；采用蚁群算法对深度神经网络的结构及超参数进行优化，提高深度神经网络训练效率和预报精度，输出泛化效果最佳的深度神经网络；对使用深度神经网络对水下爆炸载荷下船体板架结构动响应预报结果进行后处理。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习的水下爆炸载荷下船体板架结构动响应快速预报方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113312832A
申请号 ：
CN202110302143.8
公开（公告）日 ：
2021-08-27
申请日 ：
2021-03-22
授权号 ：
CN113312832B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
任少飞刘永泽张阿漫王诗平刘云龙明付仁李帅崔璞
申请人 ：
哈尔滨工程大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南通大街145号
代理机构 ：
哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司
代理人 ：
张宏威
优先权 ：
CN202110302143.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/00 G06N3/08 G06F111/06 G06F111/10 G06F113/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2021-09-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210322
申请日 : 20210322
2021-08-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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