[发明专利]基于深度神经网络的航空发动机稳态模型建模方法在审
| 申请号： | 201910823633.5 | 申请日： | 2019-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN110516394A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 郑前钢;金崇文;陈浩颖;汪勇;房娟;项德威;胡忠志;张海波 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11467 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨楠<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的航空发动机稳态模型建模方法，利用深度神经网络构建航空发动机稳态模型，所述深度神经网络为逐层批归一化的深度神经网络，其在相邻隐含层之间均增加一个批归一化层，用于对前一隐含层的输出进行标准化处理。本发明利用深度神经网络进行航空发动机稳态模型的建模，并通过在深度神经网络中引入批归一化层来增加神经网络层数，提高网络的拟合能力，进而提高航空发动机稳态模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 航空发动机 稳态模型 归一化 隐含层 建模 神经网络构建 标准化处理 拟合 输出 引入 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的航空发动机稳态模型建模方法，利用深度神经网络构建航空发动机稳态模型，其特征在于，所述深度神经网络为逐层批归一化的深度神经网络，其在相邻隐含层之间均增加一个批归一化层，用于对前一隐含层的输出进行标准化处理。/n
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