一种新型训练径向基神经网络的方法

摘要：

本文提出了一种新的用于RBFN训练的算法,叫做unscented卡尔曼滤波器(UKF)算法.针对EKF和DEKF的函数一阶近似,在这个算法中对非线性函数采用二阶近似展开.而且最重要的一点是UKF不用求取系统的雅克比矩阵,所以大大减小的计算量.仿真结果证实了方法在时间序列预测、函数逼近以及分类问题上的有效性和运算速度.

关键词： 径向基神经网络 卡尔曼滤波器 时间序列预测 函数逼近

作者: 张海涛 李大字 耿延睿

作者单位: 北京化工大学自动化研究所,北京,100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国石油化工生产安全与控制学术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 326-329

在线出版日期: 2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）