基于深度學(xué)習(xí)的船舶橫搖運動姿態(tài)控制研究綜述

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摘  要：深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點，在學(xué)術(shù)界、工業(yè)界以及政府部門均可發(fā)揮重要的作用。深度學(xué)習(xí)在船舶運動姿態(tài)領(lǐng)域的研究尚處于起步階段，目前可查的研究成果甚少。該文首先概述了4種機器學(xué)習(xí)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，介紹了幾種重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及常用大規(guī)模訓(xùn)練方案，然后分析幾種常用的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法；在此基礎(chǔ)上，結(jié)合船舶橫搖/艏搖運動模型，闡述了船舶橫搖角和艏搖角的數(shù)據(jù)訓(xùn)練系統(tǒng)、數(shù)學(xué)模型和預(yù)測方法；最后總結(jié)了該領(lǐng)域存在的問題和發(fā)展前景。（剩余6089字）