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摘要:
针对光电稳定平台系统不能对航空平台姿态高频变化进行实时精确补偿,系统补偿特性不能精确获知的问题,提出了一种自适应差分遗传小波神经网络的系统辨识方法.该方法首先采用小波函数作为神经网络的激励函数,提高了神经网络的泛化能力和逼近能力;其次,对小波神经网络参数和结构进行染色体编码,用遗传算法解决了小波神经网络结构不易确定的问题;最后,采用自适应法计算交叉率和变异率,并利用差分变异方法重组染色体,提高了系统辨识的收敛速度.为了检验该方法的辨识效果,采用无人机外场试验数据对光电稳定平台系统进行辨识,辨识结果表明,该方法可有效地辨识出光电稳定平台系统.
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文献信息
篇名 基于遗传小波神经网络的光电稳定平台系统辨识
来源期刊 仪器仪表学报 学科 航空航天
关键词 遗传算法 小波神经网络 光电稳定平台 系统辨识
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 517-523
页数 7页 分类号 V217.22
字数 4475字 语种 中文
DOI
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 李子扬 中国科学院光电研究院 29 328 10.0 17.0
2 唐伶俐 中国科学院光电研究院 34 516 12.0 22.0
3 汪超亮 中国科学院光电研究院 16 142 8.0 11.0
4 杨维新 中国科学院光电研究院 2 27 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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遗传算法
小波神经网络
光电稳定平台
系统辨识
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仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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