【摘 要】
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为建立某一飞行科目的模板样本集，提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本，建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等，使样本
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为建立某一飞行科目的模板样本集，提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本，建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等，使样本量缩减90％以上，得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络，对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测，误差均在3％之内，说明处理后的样本能代表该科目的数据特点，即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。
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