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基于卡尔曼滤波器算法的径向基神经网络训练算法研究

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基于卡尔曼滤波器算法的径向基神经网络训练算法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-14 页
第一章 绪论第14-26 页
  · 什么是“人工神经网络”第14 页
  · 人工神经网络发展史第14-16 页
  · 人工神经网络的发展展望第16-18 页
  · 有重要影响的神经网络第18-20 页
  · 径向基神经元网络第20-26 页
    · 径向基神经元网络简介第20-22 页
    · 径向基神经元网络一般训练算法第22-23 页
    · 径向基神经元网络特性分析第23 页
    · 径向基神经元网络与多层感知器的不同第23-26 页
第二章 用于RBFN训练的常见算法第26-34 页
  · 对于中心的训练方法第26-30 页
    · 随机选取固定中心第26-27 页
    · 中心的自组织选择第27-28 页
    · 中心的监督选择第28-30 页
  · 最小均方算法第30-34 页
    · 算法实施第30-31 页
    · LMS算法的收敛性考虑第31-34 页
第三章 Kalman滤波算法用于RBFN训练可行性分析第34-44 页
  · Kalman滤波算法第34-39 页
    · 预测方程第35-36 页
    · 滤波方程第36-37 页
    · 增益方程第37 页
    · 滤波误差协方差阵的推导第37-38 页
    · Kalman滤波算法总结第38-39 页
  · RBFN数学基础第39-41 页
    · 内插问题第39-40 页
    · 正则化网络第40-41 页
  · 可行性分析第41-44 页
第四章 Kalman滤波器算法用于RBFN的训练第44-70 页
  · 扩展卡尔曼滤波器(EKF)用于RBFN的训练第44-49 页
    · EKF数学方法描述第44-46 页
    · EKF用于RBFN训练仿真实例第46-49 页
      · 曲线逼近第46-47 页
      · 曲面逼近第47-48 页
      · 分类问题第48-49 页
  · 双重扩展卡尔曼滤波器(DEKF)用于RBFN的训练第49-51 页
    · EKF计算复杂程度分析第49 页
    · DEKF具体计算方法第49-51 页
  · EKF和DEKF缺点综合分析第51-52 页
  · UT变换第52-53 页
  · 无先导卡尔曼滤波器(UKF)用于RBFN的训练第53-64 页
    · UKF算法第53-54 页
    · 仿真实例第54-64 页
      · XOR分类问题第54-57 页
      · Iris数据分类问题第57-58 页
      · Mackey-Glass模型时间序列预测第58-60 页
      · 实际工业混沌时间序列预测第60-61 页
      · 直流永磁电机建模仿真第61-64 页
  · UKF以及RBFN重要参数讨论第64-68 页
    · 常数β第64-66 页
    · 指数参数m第66-68 页
    · 系统协方差矩阵Q和R第68 页
  · 卡尔曼滤波算法训练RBFN总结第68-70 页
第五章 神经网络功能模块开发工作第70-80 页
  · 该神经网络功能模块的项目背景第70-72 页
    · 项目总体说明第70 页
    · 神经网络模块在软件中的功能第70-72 页
      · 信号处理方面的功能第71 页
      · 数据压缩第71 页
      · 作为神经网络控制器第71 页
      · 系统辨识第71-72 页
  · 开发语言Java的特点第72-73 页
  · 主程序流程图第73-74 页
  · 模块各核心函数功能分布情况第74-76 页
    · 主程序判断输入信号部分第74 页
    · 网络初始化部分第74-75 页
    · 网络设计部分第75-76 页
    · 结果显示部分第76 页
  · 模块主要类中的方法说明第76-78 页
    · 核心数学处理类:array.class第76-77 页
    · 网络构建及训练类:train_rb.class第77-78 页
  · 总结第78-80 页
参考文献第80-84 页
附录第84-102 页
致谢第102-104 页
研究成果及发表的学术论文第104-106 页
导师和作者简介第106-107 页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第107-108页

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