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1.
本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法,对传统的BP算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统BP算法进行比较,该算法可以明显提高网络的收敛速度,说明它是一种实用的学习算法。 相似文献
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多层前向神经网络的RLS修正训练算法 总被引:3,自引:0,他引:3
文献[4]提出一种训练多层前向神经网络的快速学习算法—RLS算法,与标准BP算法相比有较高的学习效率,但该方法的主要缺陷是存在数值稳定问题和鲁棒性不强的问题。提出了一种修正的基于递推最小二乘算法(RLS)的多层前向神经网络的快速学习算法,证明了算法的数值稳定性,对两个系统进行了辨识,并与RLS训练算法和标准BP算法进行了比较,仿真结果显示了所提方法的鲁棒性和有效性。 相似文献
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提出了一种对学习样本无误分类的改进BP学习算法。该算法采用对数型目标函数,可以减少每次迭代的计算量。同时将输出节点分为正确分类节点和误分类节点两类。对于误分类节点,将其误差项加入到目标函数中,然后采用梯度下降算法进行学习。在学习过程中,对学习率μ(k)采用动态优化确定方法,以加快算法收敛速度。为保证收敛后的网络对学习样本能够正确分类,算法终止条件要求对所有输入样本,无误分类输出节点。算例仿真表明了算法的有效性。 相似文献
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对广泛存在的一类事件驱动的平均费用型马尔可夫决策问题,通过分析其模型特征,研究了一种简单的增强型学习算法,不必将事件扩充为系统状态,而只对原始状态的值函数进行学习,减少了计算量和数据存储量。将算法应用于M/M/1排队系统的接纳控制问题,计算机仿真结果表明,算法优于通常的增强型学习和动态规划方法,验证了算法的有效性。 相似文献
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针对学习未知动态的干扰图样问题,提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反,所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先,通过核函数的强化学习来应对维度诅咒问题。其次,基于近似线性相关性的在线内核稀疏化方法,确保了抗干扰频点分配算法的稀疏性。最后,仿真结果验证了所提算法的有效性。得益于稀疏化码字对于系统动态特性的学习,所提算法与传统基于Q学习的抗干扰频点分配算法相比,收敛时间更短,并且可以快速规避外部未知干扰源的干扰。 相似文献
8.
提出了一种非线性学习规则,以非线性函数th(x)取代传统学习算法中的线性函数x,来调整BP网络的连接权值和阈值。与传统的BP学习算法相比,其连接权值与阈值的调整量不仅与误差函数对连接权与阈值梯度的一次幂有关,而且也与梯度的高次幂有关。因此,克服了传统的BP学习算法过程中难以跳出局部极小值与收敛速度慢的缺点。模拟实验表明,该算法比传统的BP网络学习算法在学习时间和迭代次数方面都具有显著优势。 相似文献
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本文提出了一种多怪前向神经网络快速误差后向传播学习算法FBP,通过某运载火箭姿态控制系统故障诊断的仿真研究,验证了BP和FBP用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效怀,FBP学习算法较之BP算法学习速度的快速性。 相似文献
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基于Kalman滤波的神经网络快速学习算法及应用 总被引:8,自引:0,他引:8
王耀南 《系统工程与电子技术》1997,(3)
本文提出一种基于Kalman滤波算法的神经网络快速学习算法(EKL).经图像边缘检测应用结果表明,该算法对于加快网络学习的收敛性有着显著成效. 相似文献
12.
本文研究了利用径向基神经网络辨识某伺服机构的问题,本文采用了具有自适应步长的K-均值聚类算法对网络中心进行调整,学习算法中的局部卡尔曼滤波器考虑了径向基网络的空间和参数局部特性,有效地提高了算法的收敛性与学习速度;仿真结果表明了RBP网络对伺服机构建模的有效性。 相似文献
13.
基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法在股票预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
给出一种新颖的用于股价预测的基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法。与传统的BP算法相比,该方法具有更好的收敛率和学习能力。通过对股票的预测实验验证该方法的可行性和有效性。 相似文献
14.
双机格斗仿真系统中的实时决策方法 总被引:1,自引:1,他引:0
在双机格斗仿真系统中,数字仿真收音机的智能决策采用模糊逻辑与神经网络相结合的方法。为了把神经网络的规模限制在易于工程实现的程度,把战术规则适当分类,每一类战术存储在一个神经网络中,用模糊逻辑进行战术分类识别,确定在哪一类战术中搜索,然后用存储该类战术的神经网络进行了战术决策。 相似文献
15.
基于自适应SSUKF的组合导航信息融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法.该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程.最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的实时性,证明了该算法是一种有效而实用的方法. 相似文献
16.
基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出—种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法,利用神经网络的非线性逼近能力,将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器,该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用,进行机动检测,把计算负荷转移到神经网络,在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的跟踪滤波算法在跟踪应用上优于—般的非线性估计算法,它最明显的优点就是减少了数字计算上的复杂性,提高了跟踪算法的快速性。 相似文献
17.
提出了基于Adaline-MLP递归神经网络的非线性自适应滤波器。这种新的滤波器运用了自适应IR滤波器理论,具有神经网络分布式并行信息处理,较好的容错特性和鲁棒效应等优点,且比传统的滤波器有更好的收敛特性,并可方便地实现非线性滤波。此外,还给出了Adaline-MLP递归网络在线滤波算法及其在非线性自适应噪声抵消器中的应用。最后进行了计算机仿真。 相似文献
18.
利用进化规划和逐步二次规划实现前馈神经网络的结构优化 总被引:5,自引:0,他引:5
金聪 《系统工程理论与实践》2003,23(2):106-110
用进化规划与逐步二次规划来实现前馈神经网络的结构优化问题 ,并提出了一个相应的学习算法 .针对进化规划与逐步二次规划各自的特点 ,进行了组合 ,使算法不仅具有随机全局搜索能力 ,而且还具有更好的全局收敛能力 ,并与环境有更强的自适应能力 .最后通过仿真和应用实验证实了算法的有效性. 相似文献
19.
针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。 相似文献
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用模糊BP神经网估算小卫星成本 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了用BP神经网对卫星成本进行二维估算 ,即先求出样本点集扩散到控制点集中的模糊数 ,然后将对应同一控制输出变量的控制输入变量的模糊数作为学习样本 ,让BP神经网进行学习。学习后的BP神经网就能在给定输入变量的情况下 ,估算出输出变量。最后 ,给出了小卫星成本的质量和定点精度模糊BP神经网估算的实例 ,取得了满意的结果。 相似文献