一种光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法

    公开(公告)号:CN114935332B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202210236511.8

    申请日:2022-03-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法,属于光纤陀螺技术领域。本发明考虑了现代化仪器通常要求光纤陀螺精度高、稳定时间短;然而在启动过程中,内部热量的产生导致光纤陀螺温度升高,引起标度因数误差,影响了光纤陀螺的使用性能,限制了光纤陀螺的应用。本发明基于光纤陀螺的启动过程特性,提出了一种光纤陀螺启动过程标度因数误差模型、并根据标定实验对模型参数辨识及误差补偿的方法,实现了对启动过程中标度因数误差的实时补偿。本发明抑制了光纤陀螺启动过程中标度因数误差,提高了光纤陀螺动态测量精度,具有一定的工程意义。

    基于多模态深度学习网络的气味分子与嗅觉受体反应预测方法及装置

    公开(公告)号:CN119513598A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411551503.8

    申请日:2024-11-01

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多模态深度学习网络的气味分子与嗅觉受体反应预测方法及装置,该方法首先利用气味分子与嗅觉受体之间的相互作用数据,通过提取气味分子的理化描述符作为其特征,利用深度学习网络模型,判断未知气味分子是否能够激发嗅觉受体,其次,采用气味分子序列数据,通过网络计算模型判断气味分子与各个嗅觉受体之间发生反应的可能性,然后,进一步引入气味分子结构图像数据,计算气味分子与各个嗅觉受体之间的反应概率,最后,为提高识别结果的准确率和可靠性,通过分析得到的计算结果,即两组概率分布,确定气味分子最终的反应嗅觉受体。本发明显著提高气味分子与嗅觉受体识别的准确性,同时减少对实验方法的依赖,为化学和生物学研究提供一种新的工具。

    一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法

    公开(公告)号:CN115235511B

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202210786268.7

    申请日:2022-07-04

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于CWOA‑MLP神经网络的光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法,属于光纤陀螺技术领域。本发明设计了在连续变化的温度下光纤陀螺启动阶段标度因数标定实验,得到了光纤陀螺在不同温度点下的启动阶段标度因数误差,并利用CWOA‑MLP神经网络对光纤陀螺标度因数误差进行补偿。实验表明,本发明相比传统的离散式标定实验,大幅缩短了标定时间的同时提高了标定精度,提高了光纤陀螺在启动阶段的表现。

    一种光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法

    公开(公告)号:CN114935332A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210236511.8

    申请日:2022-03-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法,属于光纤陀螺技术领域。本发明考虑了现代化仪器通常要求光纤陀螺精度高、稳定时间短;然而在启动过程中,内部热量的产生导致光纤陀螺温度升高,引起标度因数误差,影响了光纤陀螺的使用性能,限制了光纤陀螺的应用。本发明基于光纤陀螺的启动过程特性,提出了一种光纤陀螺启动过程标度因数误差模型、并根据标定实验对模型参数辨识及误差补偿的方法,实现了对启动过程中标度因数误差的实时补偿。本发明抑制了光纤陀螺启动过程中标度因数误差,提高了光纤陀螺动态测量精度,具有一定的工程意义。

    一种基于CWOA-MLP神经网络的光纤陀螺启动阶段标度因数误差补偿方法

    公开(公告)号:CN115235511A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210786268.7

    申请日:2022-07-04

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于CWOA‑MLP神经网络的光纤陀螺启动过程的标度因数误差补偿方法,属于光纤陀螺技术领域。本发明设计了在连续变化的温度下光纤陀螺启动阶段标度因数标定实验,得到了光纤陀螺在不同温度点下的启动阶段标度因数误差,并利用CWOA‑MLP神经网络对光纤陀螺标度因数误差进行补偿。实验表明,本发明相比传统的离散式标定实验,大幅缩短了标定时间的同时提高了标定精度,提高了光纤陀螺在启动阶段的表现。

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