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基于小波神经网络的航空发动机建模研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法,并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练,建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型,用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较,结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。 相似文献
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民用飞机的首飞是飞机研制过程中的一个重要环节,也是检验飞机设计与制造水平的重要时刻。文章阐述了首飞放飞评审的程序并介绍了首飞放飞评审各个阶段的具体要求,对如何进行首先放飞评审进行了有益的探索,对民机研制有一定指导意义。 相似文献
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