作者：赵亮 刘晓东 雷静小波神经网络卡尔曼滤波气动力
摘要：提出一种利用无轨迹卡尔曼滤波估计小波网络参数的算法，该算法可克服算法存在的收敛速度慢、计算量大、局部极小等缺点。以飞机的准定常失速现象的气动力建模为应用背景，分别运用BP算法，扩展卡尔曼滤波算法和无轨迹卡尔曼滤波算法训练小波网络。仿真结果表明，无轨迹卡尔曼滤波算法较之BP算法和扩展卡尔曼滤波算法具有更快的训练速度和更高的预测精度，可以胜任复杂的非线性气动现象的建模任务。
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《空气动力学学报》（CN：51-1192/TK）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《空气动力学学报》主要刊载空气动力学领域具有创造性的理论、实验和应用研究论文和研究简报。本刊还不定期地组织空气动力学领域前沿课题如分离流、涡控制、非定常效应等方面的专集，并积极开展学术讨论。
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