基于混合核函数和高阶容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

张沫; 章彪

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基于混合核函数和高阶容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

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现有的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)对基于单个核函数的神经网络进行训练精度不高.为解决这一问题,提出一种基于混合核函数和HCKF的神经网络训练算法.将局部核函数与全局核函数线性组合成混合核函数,在该混合核函数的基础之上通过神经网络建立非线性系统的状态空间模型.将非线性系统的状态量和网络的权重合并成系统的扩维状态向量,用HCKF对扩维状态进行实时训练估计.仿真结果表明,该训练算法具有可行性和有效性.

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来源
《计算机应用与软件》 |2018年第10期|257-261|共5页
作者
张沫; 章彪;
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作者单位

浙江邮电职业技术学院浙江绍兴312000;

浙江邮电职业技术学院浙江绍兴312000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
混合核函数; HCKF; 神经网络; 非线性滤波;

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