提出了一种基于神经网络的火箭主动段数字引导决策方法，该方法利用神经网络把实际经验和样本相结合进行学习训练，通过计算各弹道引导数据的差异来判断各弹道的可靠性，并根据事先制定的弹道优先级进行实时决策。通过以往几发火箭主动段任务实测数据复演，验证了这种方法的可行性和有效性。
标题中的“基于神经网络的火箭主动段数字引导决策方法 (2012年)”是指一种应用于火箭发射控制领域的先进技术。这种技术的核心是利用神经网络算法，对火箭在主动段（即从点火升空到主发动机熄火的阶段）的飞行路径进行智能决策和数字引导。主动段是火箭飞行中至关重要的部分，因为它涉及到火箭初始的加速和姿态控制，对火箭的成功发射和入轨精度有直接影响。
描述中提到，该方法通过神经网络的学习训练，结合实际经验和样本数据，计算出不同弹道引导方案之间的差异。这些差异反映了各个弹道的可靠性和预期性能。神经网络模型能够识别和分析大量的历史数据，从中提取关键特征，用于预测和优化火箭的飞行轨迹。同时，系统会根据预设的弹道优先级，实时做出最优决策，确保火箭按照最安全、最有效的路径飞行。
论文标签标明了这一研究属于“工程技术”类别，这意味着它关注的是实际应用而非纯粹的理论研究。此外，论文的性质是“论文”，通常这类文献会详细阐述研究背景、方法、实验结果和结论，为读者提供全面的技术理解和实践指导。
部分内容虽然被大量省略，但可以推断这部分可能包含了神经网络的具体结构、训练过程、数据分析的细节以及实测数据的复演结果。完整的论文可能详细讨论了如何构建和训练神经网络模型，如何处理和输入火箭飞行数据，以及如何根据模型的输出进行实时决策。可能还包含了与传统引导方法的对比，证明了新方法在精度、效率和适应性上的优势。
这项工作展示了神经网络在火箭主动段数字引导中的创新应用，利用机器学习优化了火箭飞行路径的决策过程，提高了任务的成功率和安全性。通过实测数据的验证，这一方法已经被证明是可行且有效的，对于航天工程领域具有重要意义，可能对未来火箭发射技术的发展产生深远影响。
