神经网络在陀螺漂移误差模型辨识中的应用  

Application of Neural Network in identifying Gyro Drift Error Model

作　　者：田蔚风[1] 金志华[1] 陆恺[1] 

机构地区：[1]上海交通大学

出　　处：《中国惯性技术学报》1998年第3期35-38,共4页Journal of Chinese Inertial Technology

摘　　要：神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性，为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播（Back-Propagation）网络的研究，将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识，通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权进行训练，得到了较为满意的结果。Because of having the functions of self - learning adaptiveand nonlinear transformation, neural networks provide an effective way foridentifying model. Based on foe research of Back- Propagation network, aneural network is applied ic identify gyro drift error model and the actual gyro test data are used during network learning in this paper. The result is successful.

关 键 词：神经网络 反向传播 陀螺漂移误差模型 

分 类 号：O318.3[理学—一般力学与力学基础]