中南大学学报（自然科学版）
中南大學學報（自然科學版）
중남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY
2013年
4期
1397-1402
,共6页
多层感知器%粒子滤波%自适应粒子滤波
多層感知器%粒子濾波%自適應粒子濾波
다층감지기%입자려파%자괄응입자려파
针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法.该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声方差.仿真结果表明:该自适应粒子滤波算法明显优于其他传统的神经网络训练算法,如扩展卡尔曼滤波、噪声可调的扩展卡曼滤波、普通粒子滤波等.
針對神經網絡狀態空間模型中繫統譟聲統計特性未知導緻濾波髮散或者濾波精度不高的問題,提齣一種自適應的粒子濾波神經網絡訓練算法.該算法用粒子濾波估計網絡的權時,利用序貫更新先驗信息的序貫可信度最大化方法在線估計未知繫統譟聲方差.倣真結果錶明:該自適應粒子濾波算法明顯優于其他傳統的神經網絡訓練算法,如擴展卡爾曼濾波、譟聲可調的擴展卡曼濾波、普通粒子濾波等.
침대신경망락상태공간모형중계통조성통계특성미지도치려파발산혹자려파정도불고적문제,제출일충자괄응적입자려파신경망락훈련산법.해산법용입자려파고계망락적권시,이용서관경신선험신식적서관가신도최대화방법재선고계미지계통조성방차.방진결과표명:해자괄응입자려파산법명현우우기타전통적신경망락훈련산법,여확전잡이만려파、조성가조적확전잡만려파、보통입자려파등.
