计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING SYSTEMS
2011年
1期
198-207
,共10页
过程神经网络%航空发动机%性能参数%预测%Levenberg-Marquardt学习算法%相空间重构
過程神經網絡%航空髮動機%性能參數%預測%Levenberg-Marquardt學習算法%相空間重構
과정신경망락%항공발동궤%성능삼수%예측%Levenberg-Marquardt학습산법%상공간중구
针对传统方法难以对性能参数进行有效预测的问题,提出一种基于过程神经网络的性能参数预测方法.为解决反向传播学习算法收敛速度慢、易陷于局部极小点等问题,开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.为提高过程神经网络的泛化能力,从提高训练样本的质量和规模入手,研究了实际测量数据的预处理方法,并提出一种基于样条函数拟合和相空间重构理论的训练样本集构造方法.最后,将该方法用于某型航空发动机性能参数的预测,获得了满意的结果.
針對傳統方法難以對性能參數進行有效預測的問題,提齣一種基于過程神經網絡的性能參數預測方法.為解決反嚮傳播學習算法收斂速度慢、易陷于跼部極小點等問題,開髮瞭一種基于正交基函數展開的Levenberg-Marquardt學習算法.為提高過程神經網絡的汎化能力,從提高訓練樣本的質量和規模入手,研究瞭實際測量數據的預處理方法,併提齣一種基于樣條函數擬閤和相空間重構理論的訓練樣本集構造方法.最後,將該方法用于某型航空髮動機性能參數的預測,穫得瞭滿意的結果.
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