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| 基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究 | |
| 引用本文： | 槐泽鹏,王洪波,龚旻.基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究[J].兵器装备工程学报,2021(2):15-22. |
| 作者姓名： | 槐泽鹏 王洪波 龚旻 |
| 摘 要： | 基于深度卷积神经网络设计了"智能-校正"算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令... |
| 关 键 词： | 深度卷积神经网络 多飞行器协同 构型保持 智能-校正 |