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以某弹头六自由度数学模型为基础,介绍了飞行数据的产生及神经网络算法选择和学习步骤.采用RBF网络增长型结构训练算法对某型号弹头再入段动力学模型的气动参数进行了辨识,用优化初始化权值的方法解决了训练时间长的问题.仿真结果表明该方法是可行的.
再入体气动参数的神经网络辨识方法
【摘 要】
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以某弹头六自由度数学模型为基础,介绍了飞行数据的产生及神经网络算法选择和学习步骤.采用RBF网络增长型结构训练算法对某型号弹头再入段动力学模型的气动参数进行了辨识,用
【机 构】
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军械工程学院
【出 处】
：
战术导弹技术
【发表日期】
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2001年1期
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