[发明专利]一种基于模型压缩和加速的神经网络实时航磁补偿方法在审
| 申请号： | 202210184089.6 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114527514A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李欣蔚;焦健;于平;周帅;赵肖 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01V3/38 | 分类号： | G01V3/38;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241 | 代理人： | 屈芳 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于航磁干扰补偿领域，为一种基于模型压缩和加速的神经网络实时航磁补偿方法，包括初始化两个网络结构一致的神经网络P和神经网络A；利用额外的一次FOM飞行规定的补偿飞行数据C训练神经网络P，得到训练好的TW权重；以训练好的TW权重替换神经网络A中的初始化权重；利用飞行数据A训练替换好权重的神经网络A，得到训练好的OW权重；将训练好的神经网络A进行剪枝处理降低计算资源需求，得到最终所需要的神经网络；将需要补偿的数据的16项系数方程作为最终所需要的神经网络的输入，磁干扰作为输出输入。本发明可以降低神经网络的计算量，在低算力设备上提高训练速度，实现低载荷的小型无人机上实时处理航磁数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 压缩 加速 神经网络 实时 补偿 方法 | ||
【主权项】：
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