基于RBF和BP神经网络的DTG全解耦方法比较

摘要：

为了提高动调陀螺仪(DTG)的精度,需要对DTG的解耦方法进行研究.BP神经网络解耦方法虽然可以达到DTG的全解耦目的,但是与传统的解耦方法相比仍有一些不足,如学习过程较慢,隐含层也很难确定、泛化能力较差等.因此,需要探求更好的解耦方法.通过对RBF神经网络与BP神经网络相比较,得到新的解耦方法.最后通过仿真实验,验证了RBF神经网络的解耦速度比BP神经网络快,并且准确性要高.

关键词：动调陀螺仪、解耦、RBF神经网络、BP神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南理工大学博士基金649983957

在线出版日期：2014-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：14-16