【摘 要】
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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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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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