基于K-means的BP神经网络模型的海域重力适配区研究

文章旨在研究重力辅助导航系统中适配区的选择问题,对所给重力异常基准数据进行分析处理。基于拉依达准则、聚类分析和神经网络模型等方法,对重力辅助导航系统的适配区进行分类研究。通过分析重力异常数据并进行插值处理,对数据进行预处理和量化,采用层次聚类、c-均值聚类、K-means和高斯混合聚类进行区域划分,得到四种不同的模型结果。分析结果表明,K-means得到的十个划分区域最为合理,并对各区域进行适配性标定。采用神经网络模型进行辽宁省海域预测,利用预处理后的数据建立训练集和测试集,预测准确率达到89.797%。当所建立的模型用于别处海域时,其预测结果高达86.313%,模型迁移性和实用性强。

电气自动化的应用及发展前景

电气工程自动化和人们的生活密切相关,发展十分迅速,现已具备较高的成熟度。在社会发展中,随着生产力水平的不断提升,对电气工程自动化的需求也日益提高,文章对现阶段电气工程自动化的应用、发展现状以及前景进行了分析,并提出了一些针对性措施解决其中的问题,从而进一步对电气自动化的水平进行提高。