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摘要
针对传统等效源模型的磁场预测精度和稳定性易受等效源参数设置(数量和位置)影响的问题，本文提出了利用遗传神经网络重构等效源的舰船磁场预测算法。以传统的等效源理论为基础，利用人工神经网络的非线性学习能力和遗传算法的自适应寻优功能，通过多次网络训练，得到一个隐性的等效源模型；设计了数值仿真试验和船模试验，把包含场点和源点信息的系数向量作为神经网络的输入，把近场平面的磁场测量值作为输出，代入隐性等效源模型。结果表明：该方法的磁场预测精度优于传统等效源模型，对船模磁场垂向分量的预测误差小于5%,具有工程应用价值。
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