一种基于动态模糊神经网络的飞行数据模型辨识方法
张亮
张凤鸣
惠晓滨
毛红保
1.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,7100382.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,7100383.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,7100384.空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038
摘要：针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法.该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络.以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强.
关键词：动态模糊神经网络飞行数据模糊规则辨识
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 16-18 )
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