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《第二十九届中国控制会议论文集》2010年
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神经网络训练中的粒子滤波算法

张应博  秦钟  王法胜  
【摘要】:基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但该算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,本文针对该问题提出使用迭代扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于迭代扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中,充分利用了观测值信息,从而可以更好的描述神经网络权值的后验概率分布。实验结果证明,在训练神经网络时,使用迭代扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法性能明显优于基本粒子滤波算法及扩展卡尔曼粒子滤波算法(EKPF)。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 杨小军;潘泉;王睿;张洪才;;粒子滤波进展与展望[J];控制理论与应用;2006年02期
【相似文献】
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1 何佳;;改进的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用[J];科技情报开发与经济;2010年13期
2 齐振恒;李涛;;一种确定性的粒子滤波算法[J];压电与声光;2009年06期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张应博;秦钟;王法胜;;神经网络训练中的粒子滤波算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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7 许化龙;夏克寒;曲从善;;粒子滤波及其在车辆航位推算中的应用[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(下册)[C];2004年
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9 向礼;苏宝库;;一种改进高斯混合粒子滤波器在状态估计中的应用[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 邓文坛;基于FPGA实现的粒子滤波算法研究[D];北京交通大学;2008年
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10 高静;一种改进的粒子滤波算法研究及应用[D];延边大学;2010年
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