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惯性敏感器误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义，而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。由于动态神经元网络是在前馈网络的节点引入前馈和反馈环节，理论上已证明其具有很强的动态逼近能力，可用来描述任意的非线性动态系统。根据惯性敏感器误差的动态特性，本文探讨将动态神经元网络引入到激光陀螺误差建模中去，详细介绍了网络结构和对应的动态梯度算法。通过仿真算例说明，动态神经元网络在激光陀螺输出误差建模时具有一定的优点：网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。