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超限学习机在磁罗盘非线性误差补偿中的应用
被引量：
7
1
作者
刘艳霞
方建军
+1 位作者
张晓娟
孙建
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期1921-1927,共7页
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...
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。
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关键词
超限学习机
神经网络
非线性误差模型
磁罗盘
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职称材料
题名
超限学习机在磁罗盘非线性误差补偿中的应用
被引量：
7
1
作者
刘艳霞
方建军
张晓娟
孙建
机构
北京
联合
大学
自动化学院
北京科技大学检测与控制系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期1921-1927,共7页
基金
国家自然科学基金(61273082)
北京市自然科学基金(4142018)
+1 种基金
北京市教委(KM201511417004)
北京联合大学启明星大学生科技创新(201511417011)项目资助
文摘
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
Keywords
extreme learning machine
neural network
nonlinear error model
magnetic compass
分类号
TH853.1 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超限学习机在磁罗盘非线性误差补偿中的应用
刘艳霞
方建军
张晓娟
孙建
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
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