基于神经网络的飞行器测高方案研究

介绍了基于统计学飞行器测高方案的特点 ,指出其存在的不足。提出了基于神经网络方法的新思路 ,与传统的方案进行了对比及可行性分析论证 ,并给出了具体的计算方法。最后对某一弹道集合进行了数值仿真。采用神经网络模型训练 ,训练结果通过弹道检验表明 ,此方案较原基于统计学飞行器测高方案具有一定的优越性 ,可用于飞行器测高系统     

加权模糊逻辑及其网络实现

本文从已有的加权模糊逻辑模型出发,分析了它的若干约束条件,并依之对模型进行改进,使其趋于合理和易于网络实现。通过概率算子为例,应用于BP网络。讨论了它的稳定性及其物理意义,这种逻辑模型与神经网络的结合,在很多情况下是行之有效的。