[发明专利]基于自适应粒子群优化极限学习的弹丸气动系数辨识方法在审
| 申请号： | 202110812629.6 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113627075A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 夏悠然;管军;易文俊 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 张玲 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开一种基于自适应粒子群优化极限学习的弹丸气动系数辨识方法。包括如下步骤：(1)：建立弹丸二自由度动力学模型；(2)：构建原始极限学习机网络模型；(3)：利用自适应粒子群算法优化原始极限学习机网络模型，得到原始极限学习机网络模型的输入权重以及隐含层神经元阈值；(4)：进行参数辨识；确定隐含层和输出层的连接权值矩阵 |
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| 搜索关键词： | 基于 自适应 粒子 优化 极限 学习 弹丸 气动 系数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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