基于容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

发布时间：2017-08-03 06:06

  本文关键词：基于容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

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【摘要】：针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的神经网络训练算法.在算法实现过程中,首先构建神经网络的状态空间模型;然后将网络连接权值作为系统的状态参量,并采用三阶Spherical-Radial准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练.理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
【作者单位】： 河南大学图像处理与模式识别研究所;
【关键词】： 非线性滤波 容积卡尔曼滤波 神经网络 多层感知器
【基金】：国家自然科学基金项目(61300214) 中国博士后科学基金项目(2014M551999) 河南省高校科技创新团队支持计划项目(13IRTSTHN021) 河南省博士后科学基金项目(2013029) 河南省高校青年骨干教师计划项目(2013GGJS-026) 河南大学优秀青年培育基金项目(0000A40366)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 0引言神经网络的结构模型可分为无反馈前向网络模型、反馈神经网络模型和随机神经网络模型等.其中无反馈前向神经网络(也称前馈神经网络)模型的应用领域最为广泛.多层感知器(MLP)是一种经典前馈人工神经网络结构模型,该模型在航空航天、人工智能、自主监督、智能控制系统、故

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本文编号：612923