RBF神经网络用于辨识光纤陀螺温度漂移

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温度漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种不可忽略因素,准确地辨识漂移并有效地对其进行补偿直接关系到陀螺的测量精度。文中比较了前馈网络中的BP网络和径向基函数(RBF)网络,采用RBF网络进行温漂辨识,温漂辨识可以通过离线事先学习,因而在多种学习方法中选择了简单易行、精度高且运算速度快的正产郇小二乘(OLS)法。通过仿真验证,采用RBF网络及其OLS学习算法可以快速、有效、高
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