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基于深度强化学习的尾旋改出技术-航空兵器2024年01期
基于深度强化学习的尾旋改出技术
作者:谭健美 王君秋
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摘 要: 本文搭建了飞机仿真环境, 基于近端策略优化(PPO)算法建立了尾旋改出算法测试模型, 设计了基准版单阶段、 基准版双阶段、 加深版单阶段、 加深版双阶段四种网络结构, 用于(试读)...
航空兵器
2024年第01期
期刊目录
基于深度神经网络的目标跟踪算法综述
不同结构及新型材料在硅基光电探测器上的应用展望
多GPU系统的高速互联技术与拓扑发展现状研究
考虑通信拓扑切换的多导弹协同制导研究
多模式融合的武器目标分配系统模型设计
贝叶斯优化与集成学习在弹载雷达目标识别中的应用
基于视线角速度精度的导引系统抗干扰性能评估指标研究
频控阵雷达对雷达侦察测向的欺骗机理研究
基于深度强化学习的尾旋改出技术
基于FPGA的无人机非平稳信道动态模拟研究
基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法
干涉仪对频分正交MIMO雷达的测向性能分析
基于天塞主镜的多尺度长焦成像系统设计
基于磁梯度测量的磁校准方法
单/双站辅助的干涉仪标校与选站方法
一种基于AIS的大气波导实时探测方法
基于分数阶自适应神经网络的电动舵机伺服系统摩擦干扰补偿控制
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