作者：韦宝泉,陈忠斌,林知明 单位：北京长城航空测控技术研究所 出版：《测控技术》2018年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFIKJS2018070200 DOC编号：DOCIKJS2018070209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对磁罗盘传感器非线性校正中现有方法的不足，提出采用小波函数和双曲正弦函数作为超限学习机(ELM)的激活函数，并将此改进超限学习机用于磁罗盘的校正。同时，阐述了传感器的非线性校正原理，磁罗盘航向误差模型及改进超限学习机的实现过程，并分别采用BP神经网络法和传统ELM对磁罗盘进行非线性校正。实验结果表明，改进ELM算法补偿后最大误差为0.103&#176；，均方根误差为0.0596&#176；)，优于BP神经网络算法(补偿后最大误差为0.5&#176；，均方根误差为0.1805&#176；)和传统ELM神经网络(补偿后最大误差为0.21&#176；，均方根误差为0.1056&#176；)。

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