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利用实测到的发动机习行试验数据作为学习样本，采用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识，并与几种ＢＰ网络进行了比较。研究结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。
基于RBF网络的航空发动机辨识模型
【摘 要】
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利用实测到的发动机习行试验数据作为学习样本，采用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识，并与几种ＢＰ网络进行了比较。
【机 构】
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西北工业大学709教研室
【出 处】
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航空动力学报
【发表日期】
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2000年2期
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