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针对传统神经网络算法速度慢，容易陷入局部极值的缺点，提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态，网络输出为算法的观测。仿真结果表明，该算法比BP算法在收敛速度方面有明显提高。
神经网络算法在自适应卡尔曼滤波器中的应用
【摘 要】
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针对传统神经网络算法速度慢，容易陷入局部极值的缺点，提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态
【机 构】
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空军工程大学导弹学院
【出 处】
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战术导弹控制技术
【发表日期】
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2006年2期
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