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摘要
本发明属于声速物理计算与人工智能相结合的技术领域,公开了一种声速流场导入BP神经网络进行精细化处理的方法及系统,采用误差反向神经网络算法,将较为稀疏的流场数据样本精细化,构成数据密集程度更大的折射率流场分布；以及采用收敛误差和取样点数,对窗口处的所述声速折射率六场分布进行精细化。本发明将较为稀疏的数据作为样本导入神经网络进行训练,采用了单隐含层进行神经网络的传播,计算到达输出层数时,输出层误差未达到指定要求时将改变每个神经元之间连接的权值时,重新进行计算；本发明当取样点更加密集后,尤其在激波附近的折射率分布更加平滑,更加清晰,保真度有着明显的提升,更贴近实际情况。
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