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摘要:
运用人工神经网络算法得到了单旋翼布局直升机的总体参数和部件重量估算方法,为直升机方案论证初期提供了一个快速有效的决策手段.对神经网络应用了多种训练算法,并与传统回归公式进行比较,可以发现采用BR训练算法的神经网络具有比传统回归方法更好的非线性表达能力,同时又表现出比LM,SCG等常规训练算法更好的范化能力,对训练样本和检验样本都有较高的估算精度,适用于型号设计初期的参数估算.
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文献信息
篇名 神经网络在直升机概念设计中的应用
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 航空航天
关键词 直升机 概念设计 神经网络 范化能力
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 121-125
页数 5页 分类号 V221|V275.1
字数 3564字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2615.2009.01.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张呈林 南京航空航天大学直升机旋翼动力学国家级重点实验室 65 550 13.0 18.0
2 孙伟 南京航空航天大学直升机旋翼动力学国家级重点实验室 22 311 10.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
直升机
概念设计
神经网络
范化能力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
出版文献量(篇)
3509
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9
总被引数(次)
36115
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