一种前馈神经网络的卡尔曼滤波学习方法
本 文针对前位神经 网络误差反 向传播算法 48 3 算法 7收敛速度慢 且常 常收敛于 局 部
极小值等缺 陷 , 提出 了一种墓 于推广卡尔受撼波估计 的快 速学 习 新方 法 , 与 83 算 法相 比较 , 该方
法不仅学 习收 敛速 度快 , 数 值称定性好 , 所需学 习 次数和隐节点数少 , 而且所佑调 节参数少 , 便于
工程应用 0 非 线性 系统 建模与辨识的仿真计算结果 表明 , 该方法是 提高网络学 习速度 、 改替学 习性
能的一种有效方法 , 可有 效解决工业过 程等非线性 系统建模与辨识 问题
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