UKF训练RMLP网络的快速算法

摘要：

UKF训练PMLP的优点是无需计算动态偏导数,但UKF面临计算量大的问题,降低计算量是UKF的研究重点之一.本文提出反向遍历sigma点的方法,可以显著降低UKF有2Nw+1或Nw+2个sigma点两种情况下的计算量.另外,对2Nw+1个sigma点的情况,本文提出解耦合方法,能有效降低存储协方差阵所需空间.综合反向遍历方法和解耦合方法,本文给出UKF训练RMLP的快速算法.在动态系统辨识的仿真中,本文方法节省近80%的计算量和近90%的存储空间.

关键词：Unscented Kalman Filter(UKF)、Decoupled Extended Kalman Filter(DEKF)、反馈多层感知网络(RMLP)、动态系统辨识

所属期刊栏目：22

分类号：TN91

在线出版日期：2007-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：653-657