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摘要：本发明公开一种飞行器气动特性预测方法、装置及介质。本发明通过多门专家混合方法进行建模，跳出了将整个隐藏层完全的共享的思维定式，将共享层有意识的划分成了多个专家，并引入了门控机制，每个任务目标使用独立的门控权重，使每个专家对每个目标贡献不同，得以个性化组合使用共享层，与共享底层多任务模型相比，更好的处理了不同目标差异化的问题，而且不需要更多的模型参数。且相比于传统的神经网络气动特性预测方法，本发明在输入数据上加入了三维数据，使预测更加准确。
主权项：1.一种飞行器气动特性预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过公式1计算八个翼面的顶点坐标来表示三维坐标信息： 其中，xα，Φ，ya，Φ，zα，Φ代表攻角为α、滚转角为φ的坐标点，x0，y0，z0代表攻角为0、滚转角为0的坐标点；根据公式2-公式5构建MMoE-3D模型：yk＝hkfkx，k＝1，2，3，4公式2 gkx＝SoftmaxwC公式4C＝ConcatInput1，Input2公式5其中，ei表示第i个专家神经网络，gx代表一个集合了所有专家的结果的门控网络，gx的第k个输出gkx表示专家ek值的概率，且C代表合并层，用于融合飞行器平面参数、飞行条件和三维坐标信息，Softmax激活函数用于生成专家的多个概率分布，最终输出fkx是所有专家的权重之和，每个子任务对应一个具体的任务层，第k个任务层的映射函数表示为hk，每个子任务的输出为yk，每个任务的门网络通过不同权重的最终输出实现了对k个专家的选择性利用，不同任务的门控网络学习不同的专家模式组合；通过所述MMoE-3D模型预测飞行器气动特性。
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百度查询： 上海大学 飞行器气动特性预测方法、装置及介质
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