基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用
针对传统BP神经网络的缺点,使用自适应Kalman滤波训练神经网络隐含层与输出层的连接权.与传统BP算法相比,该方法提高了BP神经网络的计算精度,增强了泛化能力.导航数据的计算结果证明该方法是一种改进训练连接权的有效方法.
作 者： 聂建亮 张卉 Nie Jianliang Zhang Hui 作者单位： 聂建亮,Nie Jianliang(长安大学地质工程与测绘工程学院,西安,710054)张卉,Zhang Hui(解放军军事经济学院基础部外语教研室,武汉,430035)
刊 名： 大地测量与地球动力学 ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF GEODESY AND GEODYNAMICS 年，卷(期)： 2007 27(3) 分类号： V241.62+9 P227 关键词： BP神经网络 自适应Kalman滤波 泛化能力 自适应因子 导航