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潜艇航向神经网络控制系统研究的中期报告

本研究旨在设计一种基于神经网络的控制系统，用于潜艇航向控制。本报告为中期报告，主要内容包括研究背景、研究进度和下一步工作计划。

一、研究背景

潜艇航向控制是潜艇操作过程中的核心问题之一。传统的控制方法通常使用PID控制器等方法，但是这些方法需要精细调节参数，而且系统稳定性和鲁棒性差。另一方面，神经网络是一种可以通过学习自适应调整参数的控制方法，因此被广泛应用于控制系统中。

二、研究进度

本研究的主要工作包括以下几个方面：

1.数据采集：使用模拟器等工具采集潜艇航向控制过程中的数据。

2.信号处理：对采集的数据进行处理，提取特征量。

3.神经网络设计：设计基于BP神经网络的控制系统，并进行网络结构优化。

4.神经网络训练：使用采集的数据对神经网络进行训练。

目前，我们已经完成了数据采集和信号处理工作。神经网络设计和训练的工作正在进行中。

三、下一步工作计划

下一步，我们将完成神经网络设计和训练，并进行系统测试和性能评估。具体工作安排如下：

1.神经网络设计和训练：根据采集的数据，设计基于BP神经网络的控制系统，并进行网络结构优化。使用训练数据对神经网络进行训练。

2.系统测试和性能评估：使用测试数据对神经网络进行验证，并对系统性能进行评估。

3.结果分析和总结：对实验结果进行分析，总结研究结果，并提出改进措施。

预计本研究将在下一步的工作中得出较为稳定的结果，同时，我们也将考虑如何将所得到的控制系统应用到实际潜艇操作中。