超限学习机在磁罗盘非线性误差补偿中的应用

摘要：

针对磁阻式传感器组成的磁罗盘中不容忽视的非线性误差,建立了隐式非线性误差模型,引入机器学习中的超限学习机算法对非线性误差模型进行训练.利用训练好的误差模型对航向角测量误差进行补偿,误差由补偿前的±3°下降到±0.2°,均方根误差为0.1°.任意选取的训练集、测试集和重复实验证明超限学习算法具有很好的泛化性和鲁棒性,而且训练速度极快,是传统BP神经网络的上千倍.

关键词：超限学习机、神经网络、非线性误差模型、磁罗盘

所属期刊栏目：36

分类号：TH85+3.1

资助基金：国家自然科学基金61273082;北京市自然科学基金4142018;北京市教委KM201511417004;北京联合大学启明星大学生科技创新201511417011

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1921-1927