【摘 要】
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将BP神经网络应用于全方位推进器周期螺距状态推力系数和转矩系数预报.针对BP神经网络在训练中存在的学习速度慢、易于陷入局部最小等缺点,采用变学习率的BP算法加以改进.对
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将BP神经网络应用于全方位推进器周期螺距状态推力系数和转矩系数预报.针对BP神经网络在训练中存在的学习速度慢、易于陷入局部最小等缺点,采用变学习率的BP算法加以改进.对全方位推进器周期螺距状态推力系数和转矩系数进行预报,结果表明,预报值的精度明显高于由近似公式计算所得的值,采用BP神经网络对全方位推进器周期螺距状态的推力系数和转矩系数能进行预报是可行的,能够满足工程应用的要求.
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