【摘 要】
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为了克服一般神经网络学习方法易陷入局部极小值的缺陷,本文提出一种新的基于粒子滤波的神经网络学习算法.粒子滤波是一种能够对高度非线性系统进行全局寻优的策略,将其用于
【机 构】
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西安微电子技术研究所,西安,710075
【出 处】
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中国宇航学会计算机应用专业委员会2004年学术交流会
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为了克服一般神经网络学习方法易陷入局部极小值的缺陷,本文提出一种新的基于粒子滤波的神经网络学习算法.粒子滤波是一种能够对高度非线性系统进行全局寻优的策略,将其用于神经网络的学习,可以搜索到经验风险函数的最小值.同时,采用UKF(Unseented Kalman Filter)产生粒子,以较少的粒子逼近状态的后验概率分布.此方法适用于在线的、非线性的、非高斯的信号处理仿真结果表明,该学习方法与同类方法相比,性能明显提高。
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