[发明专利]一种高超声速流场导入BP神经网络进行精细化处理的方法及系统在审
| 申请号： | 202010509101.7 | 申请日： | 2020-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN111814386A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 谢锦宇;白璐;吕强;王岩坤 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06F30/15;G06N3/04;G06N3/08;G01M9/08;G06F113/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于声速物理计算与人工智能相结合的技术领域，公开了一种声速流场导入BP神经网络进行精细化处理的方法及系统，采用误差反向神经网络算法，将较为稀疏的流场数据样本精细化，构成数据密集程度更大的折射率流场分布；以及采用收敛误差和取样点数，对窗口处的所述声速折射率六场分布进行精细化。本发明将较为稀疏的数据作为样本导入神经网络进行训练，采用了单隐含层进行神经网络的传播，计算到达输出层数时，输出层误差未达到指定要求时将改变每个神经元之间连接的权值时，重新进行计算；本发明当取样点更加密集后，尤其在激波附近的折射率分布更加平滑，更加清晰，保真度有着明显的提升，更贴近实际情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高超 声速 导入 bp 神经网络 进行 精细 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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