基于BP神经网络的卫星激光测距望远镜指向误差的建模研究
| 作者简介 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·卫星激光测距 | 第13-15页 |
| ·卫星激光测距的应用领域 | 第15页 |
| ·相关技术背景 | 第15-16页 |
| ·BP 神经网络 | 第15页 |
| ·遗传算法 | 第15-16页 |
| ·卫星激光测距中的难题 | 第16-17页 |
| ·国内外的研究现状 | 第17-18页 |
| ·课题的研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 SLR 系统的指向误差及建模原理 | 第19-29页 |
| ·武汉流动卫星激光测距仪 | 第19页 |
| ·武汉流动卫星激光测距结构 | 第19-22页 |
| ·硬件组成 | 第20-21页 |
| ·软件组成 | 第21-22页 |
| ·指向误差 | 第22-24页 |
| ·常用的建模方法 | 第24-27页 |
| ·球谐函数模型原理 | 第24页 |
| ·基本参数模型原理 | 第24页 |
| ·转台模型原理 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 BP 神经网络及其建模原理 | 第29-35页 |
| ·神经网络发展历程 | 第29-30页 |
| ·神经网络特点 | 第30页 |
| ·BP 网络的学习规则 | 第30-31页 |
| ·正向传播 | 第30-31页 |
| ·反向传播 | 第31页 |
| ·确定模型层数及节点数 | 第31-33页 |
| ·BP 神经网络训练过程 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 数据处理系统设计 | 第35-45页 |
| ·常规获取恒星的方法 | 第35页 |
| ·实测恒星样本数据应注意的问题 | 第35-36页 |
| ·获取恒星数据 | 第36-43页 |
| ·数据处理交互界面实现 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实测恒星数据处理 | 第45-57页 |
| ·建立 BP 神经网络模型的思想 | 第45页 |
| ·建立 BP 神经网络模型 | 第45-46页 |
| ·BP 神经网络模型的软件实现 | 第46-51页 |
| ·遗传算法 | 第51-55页 |
| ·遗传算法 | 第51-53页 |
| ·建立模型及训练 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 指向误差的分布特性分析 | 第57-63页 |
| ·正态性检验原理 | 第57-59页 |
| ·偏度检验 | 第58页 |
| ·峰度检验 | 第58页 |
| ·W 检验 | 第58页 |
| ·D 检验 | 第58-59页 |
| ·正态性检验结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第七章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 附录一 观测数据 | 第69-75页 |
| 附录二 程序代码 | 第75-88页 |
