自适应遗传神经网络算法在推力估计器设计中的应用
姚彦龙 孙健国
南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016
摘 要:
为了在全包线内能够准确方便估计出航空发动机推力,提出了一种自适应遗传神经网络算法：将遗传算法和神经网络技术相结合充分发挥遗传算法和神经网络各自的全局收敛性和局部搜索快速性的优点,其中通过自适应概率遗传操作及局部寻优算子直接优化出神经网络拓扑结构及权值（包括阈值）,克服了神经网络隐层节点需凭经验尝试的缺点和神经网络对初始权值（包括阈值）敏感的缺点,再应用神经网络对上述优化的权值（包括阈值）进行“精调”,最后设计出全包线推力估计器.经验证,此推力估计器具有较高估计精度和良好泛化能力. (共6页)
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