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遗传优化小波神经网络在组合导航中的应用研究的中期报告
概述：
本文主要介绍了基于遗传优化小波神经网络在组合导航中的应用研究的中期成果。首先，对组合导航系统的基本原理和小波神经网络的结构进行了简要介绍。然后，详细阐述了遗传算法在小波神经网络中的应用方法，包括基因编码、适应度函数的构建、选择算子、交叉算子和变异算子的设计等方面。接着，我们介绍了在组合导航中的实验设计，包括数据采集、网络训练和测试等环节。最后，通过实验结果进行了分析和讨论。
关键词：组合导航，小波神经网络，遗传算法，神经网络训练，实验设计
一、组合导航与小波神经网络
组合导航是利用不同类型的导航仪器和传感器，结合数学模型和解算算法，通过对导航信息进行组合和融合，实现高精度、高可靠、连续性的导航定位。小波神经网络是一种基于小波变换和神经网络的新型模式识别方法，其优点是具有自适应性、非线性拟合能力强、对数据噪声有较好的鲁棒性等特点，在信号处理、图像识别和数据挖掘等领域有着广泛应用。
二、遗传优化小波神经网络
遗传算法是一种基于生物进化过程中的自然选择和遗传机制的优化算法，其主要思想是通过模拟个体选择、交叉和变异等过程，来逐步优化解空间中的解，得到最优的解。在小波神经网络中，遗传算法可以用来优化网络参数，包括权值、阈值、小波变换参数等。具体实现方法包括基因编码、适应度函数的构建、选择算子、交叉算子和变异算子等方面。
三、实验设计与结果分析
在组合导航中，我们采用遥感图像作为输入数据，通过小波神经网络预测航行轨迹，考察其定位误差和精度。实验设计包括数据采集、神经网络训练和测试等环节。通过实验结果的分析，我们发现随着遗传优化的迭代次数增加，网络的预测精度逐渐提高，定位误差逐渐降低，最终稳定在一个较小的范围内。同时，我们也比较了遗传优化方法和传统BP算法的性能差异，发现遗传优化方法具有更好的收敛性和泛化能力。
四、结论
本文介绍了遗传优化小波神经网络在组合导航中的应用研究的中期成果，实验结果表明该方法可以有效提高导航的精度和可靠性。未来的研究将进一步优化网络结构和算法参数，扩展应用场景，探索更加细致和可靠的导航方案。