| 基于U－D分解推广卡尔曼滤波的神经网络学习算法 |
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| 引用本文： | 张友民,戴冠中,张洪才. 基于U－D分解推广卡尔曼滤波的神经网络学习算法[J]. 控制理论与应用, 1996, 13(2): 235-241 |
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| 作者姓名： | 张友民 戴冠中 张洪才 |
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| 作者单位： | 西北工业大学自动控制系 |
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| 摘 要： | 本文针对前馈神经网络ＢＰ算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于Ｕ－Ｄ分解的渐消记忆推广卡尔曼滤波学习新处法，与ＰＢ和ＥＫＦ学习算法相比，新算法不仅大大加快了学习收敛速度、数据稳定性好，而且需较少的学习次数和隐节点数即可达到更好的学习效果，对初始权值，初始方差阵等参数的选取不敏感，便于工程应用。
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| 关 键 词： | 学习算法 卡尔曼滤波 U－D分解 神经网络 |
| 收稿时间： | 1994-01-16 |
| 修稿时间： | 1995-02-24 |
A New Fast Learning Algorithm for Feedforward Neural Networks Using U-D Factorization-Based Extended Kalman Filter * |
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| ZHANG Youmin,DAI Guangzhong and ZHANG Hongcai. A New Fast Learning Algorithm for Feedforward Neural Networks Using U-D Factorization-Based Extended Kalman Filter *[J]. Control Theory & Applications, 1996, 13(2): 235-241 |
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| Authors: | ZHANG Youmin DAI Guangzhong ZHANG Hongcai |
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