近年来，随着科技的迅猛发展，智能船舶技术逐渐成为 maritime 领域的研究热点。其中，航向控制作为船舶自动化的重要组成部分，直接关系到航行的安全性和高效性。基于MATLAB的模糊神经网络，结合模糊逻辑与神经网络的优势，为智能船舶的航向控制提供了一种有效的解决方案。这一方法通过模糊推理机制，处理船舶航行过程中的非线性和不确定性，进而实现对航向的高精度控制。
模糊神经网络能够处理模糊信息，通过学习与自适应过程将模糊规则转化为神经网络结构。该网络的构建通常包括输入层、模糊层和输出层，输入层接收船舶的实时航向、角速度、当前环境等信息，而模糊层运用模糊逻辑对这些信息进行处理，生成相应的控制指令。输出层则将模糊推理结果转化为实际的航向调整信号，实现对船舶的精确控制。这一过程不仅能够提高船舶在复杂海况下的航行稳定性，而且具备良好的适应性，能够应对不同航行条件下的变化。
在实践中，如何优化模糊神经网络的结构与参数，是提升航向控制性能的关键。研究者们通常采用遗传算法或者粒子群优化算法对网络进行调优，以确保模型能在各种复杂环境中保持较高的控制精度。此外，综合考虑船舶的动力学特性和控制约束条件，使得模糊神经网络的设计具有更强的现实意义与操作性。
实验结果表明，基于MATLAB模糊神经网络的航向控制策略，相较于传统的控制方法，具有更好的抗干扰能力和实时响应能力。在模拟实验中，即使在风浪等复杂环境的作用下，智能船舶也能保持较为稳定的航行状态，减小航向偏差。这种新方法不仅为船舶航行安全提供了有力保障，且展示了智能控制技术在海洋工程中的广阔应用前景。
未来，随着大数据与人工智能技术的不断深入发展，基于模糊神经网络的航向控制研究仍然具有巨大的潜力。研究者可以进一步探索与自主导航、路径规划等技术的结合，实现更加智能化的船舶操控。此外，针对不同类型的船舶和特定场景，可以发展相应的个性化控制策略，以满足日益复杂的航行需求。总的来讲，在智能船舶领域，基于MATLAB模糊神经网络的航向控制研究，将会为船舶的自动化和智能化发展开辟新的方向。
