一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

李江; 杨慧中

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一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

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为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时 ,收敛速度慢 ,易陷入局部极值 ,需调节参数多等的缺陷 ,提出将扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法引入神经网络的学习中 .把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态 ,网络输出作为EKF的观测 .同时为了防止滤波发散 ,对算法做了改进 .仿真结果表明 ,该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高。

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2004年第b11期|230-234|共5页
作者
李江; 杨慧中;
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作者单位

江南大学系统工程研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
前馈神经网络; BP算法; 扩展Kalman滤波; 滤波发散;

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