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神经网络在无人机电控活塞发动机试验中应用 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了无人机用电控活塞发动机试验特点以及试验中存在的难点,针对电控发动机高海拔标定试验中进气歧管压力(manifold air pressure,简称MAP)传感器数据的传统线性插值方法不能完全表述电控发动机非线性特性的缺陷,提出采用BP(back propagation)神经网络模型的解决方案.为避免目前应用神经网络方法中所存在的不足,通过采用原始数据分组方法进行网络训练误差的实时反馈和控制,较好地解决了神经网络训练过程中容易陷入"局部最优"和"过拟合"状态,并对BP神经网络预测结果给予了详细研究,训练误差和预测误差分析结果表明了该方法的可行性和计算结果的可信性. 相似文献
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