模糊神经网络及其在飞行状态监测中的应用

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该文将模糊神经网络应用于飞行状态监测,主要在以下几方面展开工作:一、针对当提供的样本与所解决的问题不完全对应时,训练不容易收敛的问题,该文在讨论BP算法的基础上,提出一种动态样本集技术,为解决这类问题提供一种新思路;二、扩展了BP算法,推导出一种利用误差后向传播来求误差函数对权值的二阶导数的方法,为进一步提高BP算法学习速度和深入研究网络内部机理提供了有价值的参考;三、提出一种将模糊逻辑和神经网络结合起来的方法,并以此为基础构造出一种模糊神经网络;四、运用飞行力学原理,定性分析了影响飞行安全性的主要因素,得出监测飞行状态时所要监测的主要参量;五、进行了将模糊神经网络应用于飞行状态监测问题的仿真实验,得出了较满意的结果,表明了模糊神经网络在解决该问题是可行的;六、针对影响神经网络性能的一些参数进行了实验.
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