论文部分内容阅读
分析了船体变形的惯性测量原理,推导了测量系统的状态方程和观测方程,详细讨论了BP神经网络在测量船体变形时的应用情况,具体进行了BP神经网络结构的设计,训练样本的获得以及训练的方法,并对BP神经网和卡尔曼滤波测量船体变形角的误差进行了仿真对比,说明采用BP神经网络方法可以缩短变形角的辨识时间,更加快速的建立舰船统一坐标基准。