Дообучение нейронных сетей

 

Содержание работы:

Вводная часть

Введение

Использование нейронных сетей в навигационных системах

Разработка структуры навигационной системы с использованием нейронных сетей

Выбор алгоритмов работы инерциальной навигационной системы

Выбор топологии нейронных сетей

Обучение используемых нейронных сетей

Дообучение нейронных сетей во время движения

Алгоритм работы построенной модели

Численные исследования

Журнал исследований

          Модели инструментальных погрешностей гироскопов и акселерометров не являются стационарными, так как все коэффициенты, входящие в эти модели, зависят от параметров движения объекта. Следовательно, с течением времени значения коэффициентов начнут отличаться от тех коэффициентов, на которые были настроены нейронные сети первоначально. Из-за этого возникнет и будет нарастать ошибка определения навигационных параметров. Для устранения этой ошибки необходимо проводить дообучение нейронных сетей во время движения, используя при этом принятую за идеальную информацию от какого-либо корректирующего устройства. В качестве такого корректирующего устройства может использоваться приемник спутниковой навигационной системы (СНС). При этом алгоритм дообучения будет выглядеть следующим образом:

где    i = x,y - оси координат,

Xi - значения координат,

Vi - значения скоростей,

ei - невязки настройки сети,

Di - приращения параметров на шаге,

di - инструментальные погрешности датчиков.

Back to Top

 
Last updated: ноября 16, 2000.
Сайт создан в системе uCoz