作者：韦宝泉; 陈忠斌; 林知明电子磁罗盘非线性校正超限学习机小波函数双曲正弦函数
摘要：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神经网络（补偿后最大误差为0.21°,均方根误差为0.1056°）。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
