【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61663013);江西省自然科学基金项目(20161BAB212051);江西省教育厅科学技术项目(GJJ160499)
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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°,均方根误差为0.0596°）,优于BP神经网络算法（补偿后最大误差为0.5°,均方根误差为0.1805°）和传统ELM神经
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