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为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。 相似文献
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以云计算为代表的新一轮信息技术在国防和军事领域的成熟运用,将使军队的装备、力量结构、作战方式以及战场形态等发生新的重大变化。云计算技术把大量面向非专业用户和分散的终端计算机的防护和管理,转变为面向少数专业技术人员和对集中存放的服务器的防护和管理,在管理上更加便利,也更具针对性,但数据集中带来的风险也不容小视。 相似文献
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贵州省地处西南多云雾、多山地区,在贵州利用无人机开展低空遥感、应用航空测绘、航空应急救援等服务,能够充分发挥无人机的应用特点和优势.有效解决卫星遥感无法突破的云雾遮蔽等难题。为帮助贵州省解决特殊地形气候与环境的地理信息需求.建立常态化的无人机航空服务应用体系.根据贵州省具备的条件, 相似文献