中文会议： 第29届中国控制会议论文集

会议日期： 2010-07-29

会议地点： 北京

主办单位： 中国自动化学会

作　　者： ; ; ;

机构地区： 大连理工大学城市学院

出　　处： 《第29届中国控制会议》

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)。

关 键 词： 神经网络 训练 迭代扩展卡尔曼滤波 迭代扩展卡尔曼粒子滤波

分 类 号： [TP1 TN9]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [电子电信]