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摘要:
惯性器件误差补偿技术对提高捷联惯导系统的导航精度具有十分重要的意义,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识.探讨了将Elman神经网络应用于惯性器件误差建模中,详细介绍了Elman网络和其对应的学习算法.仿真结果证明了该方法的可行性,并且, 该方法具有网络收敛速度快、跟踪性能好、稳定性好等优点.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于Elman神经网络的激光陀螺输出误差模型研究
来源期刊 飞航导弹 学科 军事
关键词 捷联惯导系统 激光陀螺 误差模型 Elman神经网络 学习算法
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 控制与制导
研究方向 页码范围 49-52
页数 4页 分类号 E2
字数 2718字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-1319.2005.12.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘永红 中国航天时代电子公司第十六研究所 7 41 3.0 6.0
2 杨孟兴 中国航天时代电子公司第十六研究所 29 148 7.0 11.0
3 吴一 中国航天时代电子公司第十六研究所 8 40 3.0 6.0
传播情况
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
捷联惯导系统
激光陀螺
误差模型
Elman神经网络
学习算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
飞航导弹
月刊
1009-1319
11-1770/TJ
大16开
北京丰台区云岗南区20楼(北京7254信箱4分箱)
1971
chi
出版文献量(篇)
4995
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