一种前馈神经网络基于U—D分解渐消记忆滤波的学习方法

张友民; 戴冠中

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一种前馈神经网络基于U—D分解渐消记忆滤波的学习方法

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针对前馈网张ＢＰ算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于Ｕ－Ｄ分解的渐消记忆推广卡尔曼滤波学习新方法，与ＥＫＦ相比，不仅大大加快了学习收敛速度，数据稳定性好，而且比ＢＰ算法需较少的学习次数和隐节点数仍可达到更好的学习效果，仿真计算表明，该方法是提高网络学习速度，改善学习效果的一种有效方法，可有效解决非线性系统建模，辨识与控制问题。

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来源
《西北工业大学学报》 |1995年第1期|36-40|共5页
作者
张友民; 戴冠中;
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作者单位

不详;

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正文语种 CHI
中图分类人工智能理论;
关键词
前馈神经网络; BP算法; 分解滤波; 消除记忆滤波;

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