【摘 要】
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通过对传统模型验证方法在应用中所存在问题的详细分析,提出一种基于神经网络的模型验证方法。该方法利用神经网络强大的非线性映射能力,通过对各种模型关键行为特性的学习,
【机 构】
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空军工程大学导弹学院,空军工程大学科研部
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2007F40)
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通过对传统模型验证方法在应用中所存在问题的详细分析,提出一种基于神经网络的模型验证方法。该方法利用神经网络强大的非线性映射能力,通过对各种模型关键行为特性的学习,将实际系统行为归类为其中的一种模型,从而对模型的可信性做出评估。首先利用仿真模型的输入输出作为训练集充分训练神经网络,再使用实际系统参数作用于训练好的神经网络,通过神经网络的输出值(概率向量)确定模型与实际系统的匹配程度。最后的图像目标识别模型验证数值仿真实例,说明了该方法的可行性和有效性。基于神经网络的模型验证方法能够很好地验证模型对复杂不确定系统的建模准确程度。
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