Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。