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改进递阶自适应遗传神经网络在动力调谐陀螺随机漂移建模预测中的应用
针对惯性导航系统中陀螺仪的随机漂移特性,一般采用神经网络建模来对陀螺性能进行预测.但BP网络在网络结构设计及权值、阈值训练上存在很多不足,应用递阶自适应遗传算法来同步优化网络的结构和权值、阈值,使神经网络得到整体的优化.预测结果表明,这种预测方法对于陀螺漂移建模及稳定性预测是可信的.
作 者： 马通 汪立新 MA Tong WANG Lixin 作者单位： 第二炮兵工程学院,西安,710025 刊 名： 弹箭与制导学报 PKU 英文刊名： JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)： 2008 28(4) 分类号： V241.5 关键词： 陀螺漂移 人工神经网络 递阶遗传算法 自适应【改进递阶自适应遗传神经网络在动力调谐陀螺随机漂移建模预测中的应用】相关文章：
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