基于自适应卡尔曼滤波器的神经网络算法

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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。
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