【摘 要】
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针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题，提出一种阻力伞供应数量模型，首先通过三次样条插值扩充样本数据，然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择，最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型，为保障决策提供了有效的方法，对于提升保障效率具有重要意义。
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针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题，提出一种阻力伞供应数量模型，首先通过三次样条插值扩充样本数据，然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择，最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型，为保障决策提供了有效的方法，对于提升保障效率具有重要意义。
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