RBF神经网络在再入体气动参数辨识中的应用研究

王学孝

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RBF神经网络在再入体气动参数辨识中的应用研究

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基于神经网络逼近理论,利用自动增加隐节点的RBF神经网络对某再入体的气动参数进行辨识,提出了一种新的神经网络参数辨识结构,网络训练时,对初始权值就进行优化处理.仿真结果证明,严重的非线性状态方程中的气动参数用RBF网络进行辨识,取到了满意的结果,可以得到全局光滑的气动模型.在检验气动参数辨识结果时,不需重构弹道.

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来源
《导弹与航天运载技术》 |2002年第6期|5-8|共4页
作者
王学孝;
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作者单位

哈尔滨工业大学航天工程与力学系,哈尔滨,150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;航天（宇宙航行）;
关键词
再入飞行器; 气动力参数; 辨识; 神经网络;

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