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基于神经网络的加速度计静态误差系数标定 总被引：3，自引：0，他引：3
利用具有强自学习性、自适应能力及非线性变换特性的神经网络方法，构造加速度计静态函数型神经网络模型，并用于对加速度计静态误差系数的标定。试验证明，利用该方法标定的系数结果具有高精度性，可较好地满足加速度计误差补偿的要求。 相似文献
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叙述了车辆导航系统的概念模型，详细介绍了车辆导航定位系统的关键技术。针对导弹发射车在行进中的定向定位问题，提出了将车辆导航定位技术应用于导弹发射车快速定向定位的方案，通过建立发射车车辆导航系统，可以很好地实现导弹在行进中的快速定向定位。 相似文献
3.
一种组合预测模型在导弹惯性器件故障预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于神经网络的组合预测模型，并将其应用于导弹惯性器件的故障预报。该模型利用神经网络对复杂非线性系统的拟合能力，通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重，实现不同模型组合的非线性拟合，从而提高了预测的精度。同时，利用Natlab6．5神经网络工具箱编程，模型结构简单、收敛速度快。算例结果表明，该组合预测模型简捷、实用，在故障预报中具有广泛的应用前景。 相似文献
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选取合适的动力电池模型用于混合动力汽车控制策略设计和性能仿真.比较分析了基于等效电路的电压-内阻模型和PNGV动态模型,提出了基于测试数据的特性场模型.以功率型NiMH动力电池组为例,进行了模型参数的辨识.仿真结果与实验结果对比表明:特性场模型和PNGV动态模型具有相近的精度,但PNGV动态模型的精度与模型参数的辨识结果密切相关,电压-内阻模型简单适用于稳态仿真. 相似文献
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