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题名基于贝叶斯神经网络的船用惯导定位修正方法
被引量：1
- 1
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作者
周红进
宋辉
范文良
王苏
谷东亮
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机构
海军大连舰艇学院航海系
国家检察官学院信息技术部
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1393-1400,共8页
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文摘
船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设计了采用反向传播神经网络(back propagate neural network, BPNN)、根据INS原始输出数据拟合修正经纬度的定位修正方案,提出了基于Bayesian算法更新网络权重系数的方法,结合理论分析和试验研究确定了神经元个数与训练数据集的分配方案。实船试验结果表明,当GNSS失效时,在后续2 h,通过24 h历史数据训练得到的神经网络修正INS位置,相比INS独立工作时的定位误差,修正后误差均值下降了63%,误差最大值下降约50%,最小值下降至0。
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关键词
惯性导航系统
全球卫星导航系统失效
反向传播神经网络
Bayesian算法
定位误差
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Keywords
inertial navigation system(INS)
global navigation satellite system(GNSS)disable
back propagation neural network(bpnn)
Bayesian algorithm
position error
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种搜索编码法及其在监督分类中的应用
被引量：13
- 2
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作者
蒋艳凰
赵强利
杨学军
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机构
国防科学技术大学计算机学院软件研究所
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期1081-1089,共9页
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基金
国家自然科学基金No.69825104；国家高技术研究发展计划(863)No.2002AA1Z2101。
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文摘
纠错输出码作为监督分类领域中的一个新的研究方向,是提高分类器泛化能力的一种有效方法,但目前还没有通用的确定性编码方法.分析了现有纠错输出码的性质,提出一种搜索编码法,该方法通过对整数空间的顺序搜索,获得满足任意类别数目与最小汉明距离要求的输出码;然后探讨了基于搜索编码的监督分类技术.对简单贝叶斯与BP神经网络算法进行实验,结果表明,搜索编码法可作为一种通用的编码方法用于提高监督分类器的泛化能力.
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关键词
监督分类
纠错输出码(ECOC)
搜索编码法
简单贝叶斯算法
BP神经网络
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Keywords
supervised classification
error-correcting output code (ECOC)
search coding method
Naive-Bayes algorithm
back propagation neural network (bpnn)
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名霍尔传感器检测电动机电流的误差补偿
被引量：2
- 3
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作者
李祖林
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机构
湖南建材高等专科学校电子信息系
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出处
《传感器技术》
CSCD
北大核心
2003年第12期65-67,共3页
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文摘
针对温度引起霍尔传感器检测电动机电流的误差,设计了基于BP神经网络的温度误差补偿系统,并对系统进行了仿真和实验测试,结果表明,BPNN补偿准确度高。
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关键词
霍尔传感器
电动机
误差补偿
电流检测
BP神经网络
bpnn
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Keywords
BP neural network(bpnn)
Hall sensor
error compensation
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TM32
[电气工程—电机]
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题名基于DOE和BP神经网络对Al线键合工艺优化
被引量：2
- 4
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作者
毕向东
谢鑫鹏
胡俊
李国元
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机构
广东省粤晶高科股份有限公司
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期894-898,共5页
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基金
广东省自然科学基金(815064101000014)
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文摘
Al丝超声引线键合工艺被广泛地应用在大功率器件封装中,以实现大功率芯片与引线框架之间的电互连。Al丝引线键合的质量严重影响功率器件的整体封装水平,对其工艺参数的优化具有重要工业应用意义。利用正交实验设计方法,对Al丝引线键合工艺中的三个最重要影响因数(超声功率P/DAC、键合时间t/ms、键合压力F/g)进行了正交实验设计,实验表明拉力优化后的工艺参数为:键合时间为40 ms,超声功率为25 DAC,键合压力为120 g;剪切推力优化的工艺参数为:键合时间为50 ms,超声功率为40 DAC,键合压力为120 g。基于BP神经网络系统,建立了铝丝超声引线键合工艺的预测模型,揭示了Al丝超声键合工艺参数与键合质量之间的内在联系。网络训练结果表明训练预测值与实验值之间符合很好,检验样本的结果也符合较好,其误差基本控制在10%以内。
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关键词
铝丝键合
实验设计
BP神经网络
工艺优化
微电子封装
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Keywords
aluminum wire bonding
design of experiment （DOE）
error back-propagation neural network （bpnn）
process optimization
microelectronic packaging
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分类号
TN405.96
[电子电信—微电子学与固体电子学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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