[发明专利]一种基于WNN-AFS优化算法的MEMS陀螺随机误差预测方法在审
| 申请号： | 202210242121.1 | 申请日： | 2022-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN114462456A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 贾方秀;刘小林;薛尚捷;杨文军;孙后印;张浩;张武杰;许鑫;刘瑞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于WNN‑AFS优化算法的MEMS陀螺随机误差预测方法，用于对MEMS陀螺的随机漂移误差进行预测，步骤如下：采集连续时间内的MEMS陀螺原始输出数据，进行去噪处理；将处理后的数据分组，确定输入数据和目标输出数据；确定小波神经网络的结构，构建AFS算法与小波神经网络的函数映射关系；运用AFS算法对小波神经网络的初始连接权值和阈值进行优化，得到WNN‑AFS网络模型；用样本数据对WNN‑AFS网络模型进行训练测试，检测是否满足精度要求；保存训练合格的WNN‑AFS网络模型并用来预测MEMS陀螺随机误差。本发明通过AFS算法优化小波神经网络建立MEMS随机误差预测模型进行预测，算法简单，收敛速度快，解决了易于陷入局部最优的情况，可提高MEMS陀螺随机误差预测的精度和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 wnn afs 优化 算法 mems 陀螺 随机误差 预测 方法 | ||
【主权项】：
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