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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院战争研究院申请的专利一种基于级联神经网络的固定翼无人机仿真模型训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120234900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510713089.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于级联神经网络的固定翼无人机仿真模型训练方法是由杨伟龙;邱凯;纪野;王远;吴超设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于级联神经网络的固定翼无人机仿真模型训练方法在说明书摘要公布了：一种基于级联神经网络的固定翼无人机仿真模型训练方法，固定翼无人机仿真模型包括四个级联的神经网络子模型;该方法包括：获取固定翼无人机仿真数据集，固定翼无人机仿真数据集中的每条数据包括固定翼无人机的多种控制参数、多种运行状态；其中，多种运动状态包括多种中间运动状态多种最终运动状态；对固定翼无人机仿真数据集进行拆分得到四个神经网络子模型的对应的训练集，四个神经网络子模型包括两个动力学子模型以及两个运动学子模型；利用四个神经网络子模型的对应的训练集分别对四个神经网络子模型进行级联式训练，得到训练后的模型。该方法可以进行自适应误差补偿，降低了拟合误差，提高了拟合的精度，有效减少网络中的误差累计。

本发明授权一种基于级联神经网络的固定翼无人机仿真模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联神经网络的固定翼无人机仿真模型训练方法，其特征在于， 所述固定翼无人机仿真模型包括四个级联的神经网络子模型;该方法包括： 获取固定翼无人机仿真数据集，所述固定翼无人机仿真数据集中的每条数据包括固定翼无人机的多种控制参数、多种运行状态；其中，多种运动状态包括多种中间运动状态多种最终运动状态； 对所述固定翼无人机仿真数据集进行拆分得到四个神经网络子模型的对应的训练集，所述四个神经网络子模型包括两个动力学子模型以及两个运动学子模型；其中，每个动力学子模型对应的训练集中的每条训练样本以至少两种控制参数和第一时刻的至少一种中间运动状态作为特征值，以第二时刻的至少一种中间运动状态作为标签值；每个运动学子模型对应的训练集中的每条训练样本以第一时刻的至少一种最终运动状态、至少一个动力学子模型输出的至少一个第二时刻的中间运动状态作为特征值，以第二时刻的至少一种最终运动状态作为标签值；所述第二时刻为所述第一时刻的下一时刻； 利用四个神经网络子模型的对应的训练集分别对四个神经网络子模型进行级联式训练，得到训练后的固定翼无人机仿真模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军军事科学院战争研究院，其通讯地址为：100091 北京市海淀区青龙桥街道厢红旗东门外1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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