算法论文7
西工大:新架构提升气动噪声预测精度
力学与人工智能
AI 摘要
西工大张巧等:为解决MLP预测气动噪声精度不足问题,提出多专家特征融合网络架构。该架构能降低MLP算法MSE,在预测跨声速抖振气动噪声上,精度和泛化性表现更佳。
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AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等:多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题,本研究提出多专家特征融合网络架构,以跨声速抖振气动噪声为算例评估,可降低MLP算法MSE,泛化性更好。

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