最近，提出了各种关系和标准以建立控制系统与控制全球定位系统（GPS）智能浮标系统之间的适当关系。 考虑到控制浮标位置和构建智能系统的重要性，在本文中，将动态系统建模应用于具有改进的神经网络的Backstepping技术来对海洋浮标进行定位。 这项研究的目的是开发一种基于自适应模糊神经网络的新型控制器，以在速度和控制参数不确定的情况下，在水面上动态跟踪动态定位的车辆。 为了用所提出的技术对网络进行建模，在神经网络中研究了不确定性和有害干扰。 提出的研究旨在开发一种神经控制，该神经控制将矢量反推技术应用于水面舰艇，该舰艇已在不确定的干扰和矛盾中动态定位。 此外，目标功能是使基于闭环系统的神经网络（NN）的输出误差最小。 所提出的定位浮标模型的最重要特征是其独立于比较知识或关于船舶动力和有害干扰的信息。 数值结果和获得的结果表明，控制器系统可以以相对较少的位置误差将浮标的路线和位置调整到所需的目标。
