本公开涉及红外干扰弹建模，尤其涉及一种模型修正方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、红外干扰弹是一种军事装备，它们通过模拟或增强目标的红外特征，误导敌方红外寻的系统，从而使导弹偏离真实目标，实现保护飞机、舰船等免受红外制导导弹的攻击。
2、红外干扰弹的状态预测对于提高红外干扰弹的作战效能和抗干扰能力至关重要。相关技术中，通过神经网络模型对红外干扰弹的状态进行预测，但由于红外干扰弹的实测数据较少，通常将数值模型的计算结果作为数值计算样本，通过大量的数值计算样本对神经网络进行训练。
3、但数值模型的计算结果本身存在偏差，导致神经网络模型预测的准确度不高。
技术实现思路
1、本公开提供了一种模型修正方法、装置、电子设备及存储介质；能够使得优化后的干扰弹预测模型预测结果与实际更接近。
2、本公开的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本公开提供了一种模型修正方法，该方法包括：根据初始风洞实验数据，调整数值模型中的待定参数，以在数值模型的计算结果与初始风洞实验数据的差异小于差异阈值的情况下，得到最优待定参数；通过最优待定参数的数值模型，计算得到训练集；通过训练集，对已预训练的干扰弹预测模型进行优化训练，得到目标干扰弹预测模型。
4、第二方面，本公开提供了一种模型修正装置，该装置包括：模型修正装置，该装置包括：调整部分，计算部分和训练部分；调整部分，被配置为根据初始风洞实验数据，调整数值模型中的待定参数，以在数值模型的计算结果与初始风洞实验数据的差异小于差异阈值的情况下，得到最优待定参数；计算部分，被配置为通过最优待定参数的数值模型，计算得到训练集；训练部分，被配置为通过训练集，对已预训练的干扰弹预测模型进行优化训练，得到目标干扰弹预测模型。
5、第三方面，本公开提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的程序或指令，该程序或指令被该处理器执行时实现如第一方面所述的模型修正方法的步骤。
6、第四方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的模型修正方法的步骤。
7、第五方面，本公开提供了一种计算机程序产品，其中，该计算机程序产品包括计算机程序或指令，当该计算机程序产品在处理器上运行时，使得处理器执行该计算机程序或指令，实现如第一方面所述的模型修正方法的步骤。
8、第六方面，本公开提供了一种芯片，该芯片包括处理器和通信接口，该通信接口和该处理器耦合，该处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的模型修正方法。
9、本公开提供了一种模型修正方法，根据初始风洞实验数据，调整数值模型中的待定参数，以在数值模型的计算结果与初始风洞实验数据的差异小于差异阈值的情况下，得到最优待定参数；通过最优待定参数的数值模型，计算得到训练集；通过训练集，对已预训练的干扰弹预测模型进行优化训练，得到目标干扰弹预测模型。由于该训练集中的数据通过风洞实验数据进行优化，更接近风洞实验数据，而风洞实验数据与红外干扰弹真实的状态数据更接近，依据此训练得到的模型预测的状态与实际更接近、准确度更高。
1.一种模型修正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰弹预测模型包括：编码层和解码层；所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据初始风洞实验数据，调整数值模型中的待定参数，以在所述数值模型的计算结果与所述初始风洞实验数据的差异小于差异阈值的情况下，得到最优待定参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述优化方法为伴随优化方法。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集，对已预训练的干扰弹预测模型进行优化训练，得到目标干扰弹预测模型之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述量化评价指标包括：流场重构误差、物理控制方程重建误差、强间断区域捕捉误差；
7.一种模型修正装置，其特征在于，所述装置包括：调整部分，计算部分和训练部分；
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述干扰弹预测模型包括：编码层和解码层；
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的模型修正方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的模型修正方法的步骤。
