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MEMS陀螺仪由于小体积、低价格等优点在民用领域得到了广泛应用,但是由于工艺水平限制,MEMS陀螺仪测量数据中存在大量的随机误差。为了减小MEMS陀螺仪测量的随机误差、提高测量精度,提出了基于渐进遗忘多新息Kalman滤波的随机误差滤波方法。建立了MEMS陀螺仪随机误差的AR模型,在经典Kalman滤波中引入了多新息修正方法,并使用渐进遗忘因子削弱历史数据的积累干扰作用,从而给出了随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波方法。同时,使用经典Kalman滤波和渐进遗忘多新息Kalman滤波对MEMS陀螺仪输出数据进行处理,并使用Allan方差分析各噪声含量,可知:渐进遗忘多新息Kalman滤波后的数据其QN噪声比经典Kalman滤波减小了2个数量级,ARW噪声减小了1个数量级,BI噪声减小了2个数量级,RRW噪声和RR噪声减小为原来的约1/5,实验结果验证了渐进遗忘多新息Kalman滤波在陀螺仪随机误差滤波中的先进性。 相似文献
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基于深度学习的文本校对是近年的研究热点,而在当下这个大数据时代的背景下,新的数据和知识源源不断的涌现,模型需要不断的更新以适应最新的数据分布。本文引入增量学习的方法,在已有模型的基础上,使用最新的数据进行增量训练,并采用基于回放机制的增量学习方法针对增量训练过程中遇到的灾难性遗忘问题进行研究。实验结果表明,本文提出的增量学习方案可以稳步提升模型性能。 相似文献