【摘 要】
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该文对递推最大似然算法进行了研究,针对递推最大似然算法进行参数估计时,大的初始误差容易导致有偏估计和发散等不足,对其进行改进,并且改进计算机仿真试验验证,仿真结果说
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该文对递推最大似然算法进行了研究,针对递推最大似然算法进行参数估计时,大的初始误差容易导致有偏估计和发散等不足,对其进行改进,并且改进计算机仿真试验验证,仿真结果说明改进的方法具有较好的鲁棒性.神经网络在飞行器系统建模方面的应用已越来越为人们所重视,采用神经网络理论建立飞行器气动数学模型也是飞行器研究工作者的一个十分重要的研究方向.在讨论系统建模中最常用的几种神经网络结构的基础上,作者的重点是讨论了Elman动态递归网络在系统建模中的应用.针对Elman动态递归网络需要辨识的连接权重很多,该文利用了一种修改的Elman网络,并且利用一种比BP算法收敛速度快、预报精度高的递推预测误差方法(RPE)进行学习,并且结合U-D分解技术,建立了一种基于U-D分解的RPE学习算法,并把它成功地应用于飞行器气动模型辨识之中.最后通过仿真算例进行验证,获得了满意的结果.
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