基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析

• 作者: 徐德民 方忠 贺昱曜
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 学习 算法 +神经网络
• 年，卷（期）: 1999,（8）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2425字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.1999.08.019

摘要

提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法,并证明了该算法的收敛性.与文献[2,3]中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比,新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力,并且对学习率有很好的鲁棒性,不容易陷入局部极小点.仿真实验结果表明了新算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐德民	西北工业大学航海工程学院	252	2457	22.0	36.0
2	贺昱曜	西北工业大学航海工程学院	85	590	14.0	19.0
3	方忠	西北工业大学航海工程学院	1	2	1.0	1.0