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提出一种高效的基于偏差伪分离推广卡尔曼滤波器的多层前馈神经网络学习算法，与传统的ＢＰ算法和推广卡尔曼滤波器学习算法相比，其收敛速度有较有提高，网络学习时间大大减小，数值稳定性更好，且较好地克服了局部最小的发生，仿真结果表明了该算法的有效性。
基于偏差伪分离的推广卡尔曼滤波学习算法
【摘 要】
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提出一种高效的基于偏差伪分离推广卡尔曼滤波器的多层前馈神经网络学习算法，与传统的ＢＰ算法和推广卡尔曼滤波器学习算法相比，其收敛速度有较有提高，网络学习时间大大减小，数值稳定
【机 构】
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建筑科技大学
【出 处】
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1998中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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1998年期
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