【摘 要】
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提出了一种基于滤波的动态神经网络.该神经网络不仅运用滤波理论在线调整网络权值,而且采用与调整权值相同的算法,对神经网络各层神经元的不同非线性激活函数的参数进行在线
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提出了一种基于滤波的动态神经网络.该神经网络不仅运用滤波理论在线调整网络权值,而且采用与调整权值相同的算法,对神经网络各层神经元的不同非线性激活函数的参数进行在线调整,替代传统神经网络中各层神经元相同的激活特性,并将其用于捷联惯性导航系统(简称SINS)对准的误差状态模型中.仿真结果表明:与采用相同激活特性的方法相比,这种方法不仅提高了系统状态估值运算的实时性,而且也提高了精度.
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