模糊神经网络实现飞行数据的智能处理

摘要：

利用模糊神经网络实现了根据飞行数据识别出飞行过程中所做的基本动作,推理过程使用了一种特殊的模糊规则(fuzzy rule),权值学习采用负梯度下降(Gradient descent weight adaption)法.首先对每帧飞行数据进行特征检测(Feature detect),将根据专家经验模糊处理得到的隶属度矢量作为模糊神经网络的输入,经过该网络决策,获得该帧数据的基本动作模式,由此,得到飞行过程中的基本动作.而实际的飞行动作就是由这些基本动作的组合而成,所以,实际上也就实现了飞行动作的自动识别.经大量实际飞行数据检验,该方法准确、有效.

关键词：模糊神经网络、飞行参数记录系统、模糊推理、基本动作识别

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：11-13