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在火炮反后坐装置设计中,由于火药气体作用系数难以准确计算,因此设计了一种新型权函数神经网络模型,提出了一种计算火药气体作用系数的新方法,将先验知识引入到该神经网络中可以减少计算量。在权函数神经网络中,增加加权系数调整层对先验知识的权重进行调整,提高了网络的泛化能力。网络的训练和测试结果表明,改进算法的预测结果较BP神经网络和径向基函数神经网络的更好。