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Online guidance updates using neural networks

机译:使用神经网络进行在线指导更新

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摘要

The aim of this article is to present a method for the online guidance update for a launcher ascent trajectory that is based on the utilization of a neural network approximator. Generation of training patterns and selection of the input and output spaces of the neural network are presented, and implementation issues are discussed. The method is illustrated by a 2-dimensional launcher simulation.
机译:本文的目的是提出一种基于神经网络近似器的在线更新发射器上升轨迹的方法。介绍了训练模式的生成以及神经网络输入和输出空间的选择,并讨论了实现问题。该方法通过二维启动器仿真进行说明。

著录项

  • 来源
    《Acta astronautica》 |2010年第4期|477-485|共9页
  • 作者单位

    Comision National de Actividades Espaciales and Universidad de Buenos Aires, Paseo Colon 751, (1063), Buenos Aires, Argentina;

    CONICET & Instituto Tecnologico de Buenos Aires (ITBA), Av. Eduardo Madero 399, (C1106ACD) Buenos Aires, Argentina;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    trajectory optimization; online guidance; neural network; training;

    机译:轨迹优化在线指导;神经网络;训练;

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