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摘要:
飞行控制系统作为一个高维、时变和非线性的复杂系统,通过进行辨识可更好地完成系统控制与监控.针对复杂的飞行控制系统,为提高识别精度,提出一种改进的混合共轭梯度算法对BP神经网络各层间的连接权值进行训练,并利用训练所得的网络对飞行控制系统进行在线辨识,将辨识结果与传统的BP网络结果进行比较分析.应用某飞机六自由度模型进行仿真运算,结果表明提出的算法有效地提高了网络的辨识性能,并很好地完成了对系统的辨识.
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文献信息
篇名 飞行控制系统辨识的神经网络方法研究与仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 航空航天
关键词 神经网络 混合共轭梯度 模型辨识 飞行控制系统
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 航空航天领域仿真
研究方向 页码范围 85-88
页数 分类号 V24
字数 3382字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.05.021
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 章卫国 西北工业大学自动化学院 245 1879 21.0 28.0
2 刘小雄 西北工业大学自动化学院 110 752 12.0 19.0
3 顾伟 西北工业大学自动化学院 7 32 4.0 5.0
4 黄志毅 西北工业大学自动化学院 7 29 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (8)
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2014(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
混合共轭梯度
模型辨识
飞行控制系统
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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