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申请/专利权人：中国航天空气动力技术研究院
摘要：本发明公开一种基于MAML的气动建模方法及系统，包括以下几个步骤：S1：生成用于机器学习的气动力数据集；S2：基于所述气动力数据集，建立基学习过程；S3：以基学习过程为基础，获得元学习过程。通过本发明能够学习出一个较好的基学习器和元学习器的参数，有了这个参数之后，面对相似场景的非线性非定常物理问题，只需要少量的学习样本就可以快速在模型中收敛，从而提高少样本下的泛化能力，兼顾精度与学习效率，具有较强的工程应用背景。
主权项：1.一种基于MAML的气动建模方法，其特征在于，包括以下几个步骤：S1：生成用于机器学习的气动力数据集；S11：获取初步气动力与初步流场；S12：基于模拟飞行器在不同攻角下的所述初步流场，获取静态气动力与静态流场；S13：以所述静态流场为基础，基于模拟飞行器在不同攻角、振荡频率下的大振幅运动，获取所述气动力数据；S14：以获取的所述气动力数据为基础，生成用于机器学习的气动力数据集；S2：基于所述气动力数据集，建立基学习过程；S21：将所述气动力数据集的80％的数据形成训练集，将剩余20％的数据形成验证集；S22：基于深度神经网络，形成初步机器学习模型，所述深度神经网络主要包括输入层、隐含层和输出层，并初步设定学习层数、每层神经元个数、损失函数等参数；S23：将所述训练集输入所述初步机器学习模型中，评估机器学习效率以及精度；S24：调整学习层数、神经元个数、损失函数等参数，形成基于MAML的内部循环，并计算基学习器的参数完成基学习过程；S3：以基学习过程为基础，获得元学习过程；S31：根据基学习器的参数获取元学习器的参数；S32：通过获取的元学习器的参数完成元学习过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国航天空气动力技术研究院 一种基于MAML的气动建模方法及系统
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