[发明专利]遗传小波神经网络的陀螺随机误差补偿方法及系统在审
| 申请号： | 201810866207.5 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN108764475A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 刘贵生;李稚松;李殿赟 | 申请（专利权）人： | 北斗航天卫星应用科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G01C25/00 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 王鸿远 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种遗传小波神经网络的陀螺随机误差补偿方法及系统，该方法包括：确定小波神经网络的输入量和输出量；通过梯度修正法训练小波神经网络的权值和小波基函数系数；通过遗传算法进一步训练小波神经网络的权值和小波基函数系数，用于小波神经网络，建立基于遗传算法与小波神经网络的陀螺随机误差模型；根据基于遗传算法与小波神经网络的陀螺随机误差模型对陀螺随机误差进行补偿。本发明的方法及系统，通过结合遗传算法的全局性寻优特点可以弥补小波函数的局部分析特性，将两者进行统一，进而得到具有全局寻优并兼顾局部寻优特点，从而可以有效的对陀螺随机误差进行预测并补偿，从而达到消除误差的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 小波神经网络 随机误差 陀螺 遗传算法 寻优 小波基函数 权值和 遗传 局部分析 梯度修正 小波函数 输出量 输入量 预测 全局 统一 | ||
【主权项】：
1.一种遗传小波神经网络的陀螺随机误差补偿方法，其特征在于，包括：确定小波神经网络的输入量和输出量；通过梯度修正法训练小波神经网络的权值和小波基函数系数；通过遗传算法进一步训练小波神经网络的权值和小波基函数系数，用于小波神经网络，建立基于遗传算法与小波神经网络的陀螺随机误差模型；根据基于遗传算法与小波神经网络的陀螺随机误差模型对陀螺随机误差进行补偿。
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