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申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261035A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F30/28;G06N3/044;G06N3/048;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/14
优先权：["20230628 CN 2023107784625"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于弹箭气动力参数辨识领域，具体为一种基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法。包括如下步骤：1建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型；2根据模型与样本数据，构建Elman神经网络模型：确定Elman神经网络模型的输入层节点数、隐含层神经元个数、激活函数、以及输出层节点数；3确定Elman神经网络模型的隐含层、承接层、输出层的连接权值，根据滑翔弹的实际情况，调整神经网络结构，求解误差函数，更新网络权值；4将样本数据输入进行训练与测试，实现有控弹箭的气动参数辨识。本发明创新性提出一种使用Elman递归神经网络应用于滑翔制导炮弹在有控飞行阶段的气动力参数辨识，为有控弹箭的气动力参数辨识提供一种新的方法。
主权项：1.一种基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立有控滑翔弹纵向平面内运动模型；步骤2：根据模型与样本数据，构建Elman神经网络模型：确定Elman神经网络模型的输入层节点数、隐含层神经元个数、激活函数、以及输出层节点数；步骤3：确定Elman神经网络模型的隐含层、承接层、输出层的连接权值，根据滑翔弹的实际情况，调整神经网络结构，求解误差函数，更新网络权值；步骤4：将样本数据输入进行训练与测试，实现有控弹箭的气动参数辨识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于Elman递归神经网络的有控弹箭气动参数辨识方法
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