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Capturing the Aerodynamic Characteristics of the ATTAS Aircraft Using Evolutionary Intelligent Systems
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内容提要
本文提出了一种新型的进化型二次量子模糊神经网络（eT2QFNN）模型，旨在精确建模ATTAS飞机的气动系数。研究表明，eT2QFNN在处理不确定性和数据噪声方面优于传统模型，展现出显著的优化潜力。
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关键要点
- 提出了一种新型的进化型二次量子模糊神经网络（eT2QFNN）模型。
- 该模型旨在精确建模ATTAS飞机的气动系数。
- eT2QFNN在处理不确定性和数据噪声方面优于传统模型。
- 模型展现出显著的优化潜力，能够在较少规则的情况下有效估计气动模型。
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