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为了解决容积卡尔曼滤波(CKF)算法在处理高维问题时出现的非局部采样问题,提出基于采样点正交变换的改进CKF算法(TCKF).从数值积分近似角度导出无迹卡尔曼滤波(UKF)和CKF两种近似滤波算法,并指出CKF只是UKF的一个特例;基于多元Taylor级数展开分析,揭示CKF在克服UKF数值不稳定性问题的同时,引入非局部采样问题;对Cubature点集进行正交变换得到TCKF算法,并从理论上证明,在高维、强非线性等非局部采样问题突出的滤波模型中,TCKF具有比CKF更高的估计精度.仿真实例验证了所提出算法的有效性. 相似文献
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针对神经网络结构与参数并行优化问题,提出一种基于动态多群体差分进化算法的前向神经网络设计方法。采用分层递阶结构原理构造算法个体,根据控制基因信息将个体分成不同的动态群体。通过对个体进行重构,实现进化过程中个体信息的充分交换与共享。设计基于群体适应度的控制基因更新方法来优化网络拓扑结构,克服结构优化的盲目与低效问题。将所设计的神经网络应用于大包线飞行控制律参数拟合中。仿真结果表明,该算法能快速有效地确定神经网络的结构和权值,所优化的网络在调参控制中具有较好的泛化能力。 相似文献
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