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补偿神经网络算法在INS参数估计的应用 被引量:2
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作者 苏玉涛 王惠南 任海林 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2004年第1期15-18,共4页
对基于λ-γ学习算法的补偿神经网络结构进行了研究,将其应用在导航参数误差估计中。与传统的前馈神经网络相比,它不仅能减少神经元的个数,还能减少训练所需的计算时间。通过计算机仿真,与传统的前馈算法进行了比较,表明了该模型的有效... 对基于λ-γ学习算法的补偿神经网络结构进行了研究,将其应用在导航参数误差估计中。与传统的前馈神经网络相比,它不仅能减少神经元的个数,还能减少训练所需的计算时间。通过计算机仿真,与传统的前馈算法进行了比较,表明了该模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 补偿神经网络算法 卡尔曼滤波 λ-γ学习算法 人工神经网络 轨道确定 导航参数误差 前馈神经网络 惯性导航系统
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