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作者：高传昱;白亚磊;
单位：南京航空航天大学航空学院;
摘要：针对嵌入式大气数据系统的神经网络算法精度要求对应大量数据进行训练的情况，建立了一种双重神经网络模型。通过将初始神经网络输出的大气参数作为输入再度训练，实现了在相同样本下具有更高精度，输出参数高度、马赫数、迎角和侧滑角的误差分别减少了21.08%、59.62%、53.45%、31.69%。并且当压力值输入存在误差时，双重神经网络的输出精度也更高，具有更好的误差容错性；当压力值输入误差超过容许限度后，双重神经网络的冗余设计使得模型仍可以获得准确的参数输出。新模型为嵌入式大气数据系统提供了一种更加准确高效的算法模型。
关键词：嵌入式大气数据系统;神经网络;参数精度;误差分析;冗余
