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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
1
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。
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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
下载PDF
职称材料
题名
补偿神经网络算法在INS参数估计的应用
被引量:
2
1
作者
苏玉涛
王惠南
任海林
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2004年第1期15-18,共4页
文摘
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。
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
Keywords
Kalman filter
compensatory neural network algorithm
λ-
γlearning
artificial neural networks
orbit determination.
分类号
TN966 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
补偿神经网络算法在INS参数估计的应用
苏玉涛
王惠南
任海林
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2004
2
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