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对基于λ-γ学习算法的补偿神经网络结构进行了研究，将其应用在导航参数误差估计中。与传统的前馈神经网络相比，它不仅能减少神经元的个数，还能减少训练所需的计算时间，通过计算机仿真，与传统的前馈算法进行了比较，表明了该模型的有效性和实用性。
补偿神经网络算法在INS参数估计的应用
【摘 要】
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对基于λ-γ学习算法的补偿神经网络结构进行了研究，将其应用在导航参数误差估计中。与传统的前馈神经网络相比，它不仅能减少神经元的个数，还能减少训练所需的计算时间，通过计算
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院
【出 处】
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中国惯性技术学报
【发表日期】
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2004年1期
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