《表2 深度神经网络拟合误差统计》

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《基于深度学习的高超声速飞行器再入预测校正容错制导》

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2)网络训练。将1 865 676组输入-输出数据对用深度神经网络拟合，图3为其中一段100个样本点深度神经网络的拟合值和通过积分运算得到的真实值的对比曲线。图4和图5分别为深度神经网络拟合的绝对误差和相对误差曲线，可以看出拟合相对误差在10%以内。表2为深度神经网络拟合误差统计结果。从表2可知，拟合误差均值为-1.541 9×10-4rad，标准差为0.036 3 rad．由此可以看出，所训练的深度神经网络对落点预测环节具有很高的近似精度，具有表征该非线性映射的能力。