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惯导系统工具误差模型弹载验证试验方案优化问题,是一个复杂的泛函优化问题,没有解析的目标函数,传统的梯度下降、牛顿迭代等需要高阶信息输入的优化算法难以胜任,本文利用均匀设计的方法获取训练样本和测试样本,然后采用BP神经网络建立了优化模型并对其进行优化。仿真结果表明：该方法可取得满意的效果。
基于均匀设计的神经网络建模在惯导工具误差模型弹载验证试验方案优化中的应用
【摘 要】
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惯导系统工具误差模型弹载验证试验方案优化问题,是一个复杂的泛函优化问题,没有解析的目标函数,传统的梯度下降、牛顿迭代等需要高阶信息输入的优化算法难以胜任,本文利用均
【机 构】
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国防科技大学航天与材料工程学院410073
【出 处】
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2007年全国均匀试验设计学术交流会
【发表日期】
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2007年8期
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