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龙图腾网获悉德阳经开智航科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的飞机姿态控制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：CN120029341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510217884.4，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于深度学习的飞机姿态控制方法是由张璞;鄂成文设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的飞机姿态控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，涉及视频监控技术领域，该方法包括：构建基于循环神经网络的飞机姿态控制网络，输入层接收飞机多种状态数据及实时监测传感器数据。本发明通过循环神经网络对飞机飞行状态的时序信息进行深度挖掘与学习，精准地预测飞机姿态变化趋势，在面对复杂多变的飞行状况时，如强气流、鸟击或设备故障，实时监测传感器可迅速捕捉异常信息，自适应调整模块依据预设策略及时优化网络参数或结构，有效提升飞机姿态控制在突发状况下的响应速度、准确性和稳定性，保障飞机在各种极端情况下仍能保持安全稳定的飞行姿态，极大地增强了飞机飞行的安全性与可靠性，降低因突发状况导致飞行事故的风险。

本发明授权一种基于深度学习的飞机姿态控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 构建基于循环神经网络的飞机姿态控制网络，输入层接收飞机多种状态数据及实时监测传感器数据，循环隐藏层处理时序信息，输出层输出飞机姿态控制量，所述构建基于循环神经网络的飞机姿态控制网络时，定义飞机状态数据为，实时监测传感器数据为，输入层数据整合为，循环隐藏层处理时序信息，定义循环隐藏层第时刻第个神经元的输入为，其中为连接权重，为前一时刻第个神经元的输出，为偏置项，神经元的激活函数为为自定义的非线性激活函数，其中和为可训练参数，所述循环神经网络的循环隐藏层神经元通过时间步连接，用于学习飞机飞行状态的历史信息，循环隐藏层神经元之间的连接权重更新公式为，其中为权重更新步长，为根据反向传播算法计算得到的权重更新量，反向传播算法中误差项的计算涉及自定义的误差传播函数，表示对应元素相乘，为激活函数的导数，通过时间步反向传播计算各时刻的误差项，进而更新连接权重，更好地学习飞行状态历史信息与当前姿态控制量之间的复杂关系； 训练飞机姿态控制网络，利用飞机在不同飞行条件下的状态与姿态控制量数据，经划分数据集后训练网络并验证其泛化能力； 部署强气流传感器、鸟击传感器和设备故障监测传感器于飞机上，强气流传感器安装于飞机机翼前缘、机身顶部的易受气流影响区域，鸟击传感器安装于飞机头部、机翼以及尾翼部位，设备故障监测传感器连接飞机的发动机、液压系统和电气系统； 在飞行过程中，由实时监测传感器采集数据并传输给飞机姿态控制网络，网络中的异常检测模块检测异常并触发自适应调整模块，异常检测模块采用基于阈值与自定义机器学习算法相结合的异常检测方法； 自适应调整模块依据预设应对策略对网络进行实时优化，通过调整关键传感器数据权重、激活备用神经元和改变网络结构参数以应对突发状况，定义关键传感器数据权重调整系数为，当检测到特定异常时，对应关键传感器数据权重变为，备用神经元激活依据预设的激活条件，当满足时激活第个备用神经元，网络结构参数改变包括调整循环步长，其中为根据异常情况确定的调整量，隐藏层神经元数量，其中为根据异常情况确定的增减量。

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