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针对前馈网络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Kalman滤波学习新方法。与EKF相比 ,该方法不仅大大加快了学习收敛速度、数值稳定性好 ,而且比BP算法需较少学习次数和隐节点数 ,学习效果也更好。将这种学习算法应用在船舶操纵的神经网络控制器中 ,仿真结果表明该方法是提高网络学习速度、改善学习效果的一种有效方法 ,可有效解决非线性系统的控制问题。 相似文献
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