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一种基于深度学习的大气数据传感系统解算方法

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本发明公开了一种基于深度学习的大气数据传感系统解算方法，采用深度神经网络将机理模型与有限试验数据结合起来，依靠机理模型弥补试验数据的不足，降低试验成本，以试验数据来修正机理模型误差，提高测量精度，满足FADS系统实际的应用需求，在未来新型飞行器上具有较为广阔的应用前景。

著录项

公开/公告号CN110851957A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-28

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN201910976525.1
发明设计人刘燕斌;何家皓;陈金宝;陈柏屹;
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申请日2019-10-15
分类号G06F30/20(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F111/10(20200101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人王安琪
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
入库时间 2023-12-17 07:00:13

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F30/20 申请日:20191015

实质审查的生效
2020-02-28

公开

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