期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于复合神经网络的多源气动数据建模
1
作者
朱星谕
梅立泉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期328-334,共7页
将深度学习方法应用至气动数据建模,能够解决传统建模方法效率低、代价高的问题,具有重要的现实意义。基于复合神经网络模型对多源气动数据进行学习,利用低精度数据辅助高精度数据进行预测。与不同网络模型进行对比,验证了文中提出的复...
将深度学习方法应用至气动数据建模,能够解决传统建模方法效率低、代价高的问题,具有重要的现实意义。基于复合神经网络模型对多源气动数据进行学习,利用低精度数据辅助高精度数据进行预测。与不同网络模型进行对比,验证了文中提出的复合神经网络在气动数据建模中表现优良,且泛化能力较好。
展开更多
关键词
气动数据建模
深度神经网络
复合神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于复合神经网络的多源气动数据建模
1
作者
朱星谕
梅立泉
机构
西安交通大学数学与统计学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期328-334,共7页
基金
国家自然科学基金(12171385)资助。
文摘
将深度学习方法应用至气动数据建模,能够解决传统建模方法效率低、代价高的问题,具有重要的现实意义。基于复合神经网络模型对多源气动数据进行学习,利用低精度数据辅助高精度数据进行预测。与不同网络模型进行对比,验证了文中提出的复合神经网络在气动数据建模中表现优良,且泛化能力较好。
关键词
气动数据建模
深度神经网络
复合神经网络
Keywords
aerodynamic data modeling
deep neural network
composite neural network
分类号
V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复合神经网络的多源气动数据建模
朱星谕
梅立泉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
