10.3321/j.issn:1001-506X.1999.08.019
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
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.
卡尔曼滤波、学习、算法、+神经网络
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TP3(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目;航空基金
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
57-59
