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FIR神经网络在导航数据滤波中的应用

FIR Neural Network’s application in data-filtering of navigation system
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摘要 本文以寻北仪为例,介绍了一种新的惯性测量元件输出数据的滤波方案。即利用输出数据对一种叫做基于实时反向传播算法的FIR神经网络进行训练,继而通过神经网络来预测输出数据,再与实际输出数据加权平均,从而提高了数据的准确性。 This paper introduces a new Filter module for IMU's outputs in navigation system. The filter is based on FIR Neural Network using Temporal Backpropagation. Trained by IMU's history and current outputs, this network can make prediction about future ones, which improves Navigation computing's inputs when we compound the actual data with the prediction.
作者 李耀 崔燕
出处 《微计算机信息》 北大核心 2006年第05Z期280-281,共2页 Control & Automation
基金 国防预研基金资助 项目国防预研基金号:51409080203BQ0110
关键词 实时反向传播算法 FIR神经网络 数据滤波 寻北仪 FIR Neural Network Temporal Backpropagation Data-faltering North-finder
  • 相关文献

参考文献2

  • 1E. A. wan, "Time series prediction by using a connectionist network with internal delay lines ,"in Time Series Prediction :Forecasting the Future and Understanding the past, A. S. Weigend and N.A. Gershenfeld ,eds., MA: Addison Wesley, 1994
  • 2王学梅,吴敏.基于分布式算法的FIR滤波器的设计与实现[J].微计算机信息,2005,21(06Z):118-119. 被引量:4

二级参考文献1

共引文献3

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