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摘 要：針對現(xiàn)有基于深度確定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法的再入制導方法計算精度較差，對強擾動條件適應性不足等問題，在DDPG算法訓練框架的基礎上，提出一種基于長短期記憶-DDPG（long short term memory-DDPG， LSTM-DDPG）的再入制導方法。（剩余23791字）
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基于LSTM-DDPG的再入制導方法
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