改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法研究

摘要

针对光电经纬仪数据融合系统中的空间配准问题,提出复合函数小波神经网络序贯极限学习机光电经纬仪空间配准算法.该算法将小波理论引入到极限学习机中,利用小波函数和任意分段连续非线性函数构造极限学习机隐层节点激励函数,小波函数的伸缩因子和平移因子根据输入数据范围进行初始化,并结合极限学习机在线学习方法进行训练.实验结果表明:改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法可以使光电经纬仪的测量精度提高到3"以内,与标准极限学习机空间配准算法相比,该算法能够实现在线增量式快速学习,具有更好的泛化性能.