模煳神经网络在动调陀螺随机误差建模中的应用.pdf
时间:01-19 14:51
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简介：
为了提高使用精度,减少动力调谐陀螺仪(DTG) 随机漂移的建模误差,首先基于连接机制构造一个模糊神经网络;然后,在此网络结构的基础上,提出了一种基于遗传算法的参数优化策略;最后用预处理后的实测DTG漂移数据建立模型并利用另一组DTG漂移数据对模型的有效性进行了验证。实验结果表明:用这种方法建立的模型能更好地描述动调陀螺仪的漂移特性,并加快了网络结构收敛过程的速度,同时,其补偿效果也有了很大的提高。
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