【摘 要】
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针对传统机载火控系统动态精度分析方法中建立模型形式固定、预测精度较差等问题,提出一种基于径向基（RBF）网络的机载火控系统动态精度建模方法。首先进行误差序列自回归（AR）模型
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针对传统机载火控系统动态精度分析方法中建立模型形式固定、预测精度较差等问题,提出一种基于径向基（RBF）网络的机载火控系统动态精度建模方法。首先进行误差序列自回归（AR）模型辨识,根据AR模型阶数识别准则以及最小信息准则确定RBF网络输入神经元个数,然后利用RBF网络对动态误差序列进行建模,最后通过预测精度评定模型的优劣。仿真结果表明,相对于传统方法建立AR模型,选用RBF网络建立的模型,预测误差更小,精度更高。
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