基于卡爾曼濾波算法和雙徑向轉(zhuǎn)移函數(shù)的RBF型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
文檔大小：1028 K
標(biāo)簽： 卡爾曼濾波 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：摘 要：RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練簡潔,、學(xué)習(xí)效率快、不易陷入局部極小等優(yōu)點(diǎn),，廣泛應(yīng)用于信號處理與模式識別,。雖然常用的RBF網(wǎng)絡(luò)比較容易構(gòu)建，但因其結(jié)構(gòu)通常固定或者復(fù)雜度較高,，從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)時間過長或網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi),。針對上述原因，提出利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器作為RBF的學(xué)習(xí)算法,，并在隱層中使用雙徑向函數(shù),。通過對逼近基準(zhǔn)的結(jié)果分析，清楚地表明該算法比其他分類網(wǎng)絡(luò)模型具有更強(qiáng)的泛化性。 關(guān)鍵詞：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，卡爾曼濾波,，轉(zhuǎn)移函數(shù)，徑向基函數(shù)
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