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神经网络与卡尔曼滤波算法的研究

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神经网络与卡尔曼滤波算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第1章 绪论第9-15 页
  · 课题研究的目的与意义第9-10 页
  · 国内外研究现状第10-13 页
    · 神经网络国内外研究现状第10-11 页
    · 滤波算法国内外研究现状第11-12 页
    · 神经网络结合卡尔曼滤波算法国内外研究现状第12-13 页
  · 课题研究的主要内容及章节安排第13-15 页
第2章 神经网络学习算法的研究第15-35 页
  · 引言第15-16 页
  · BP神经网络学习算法的基本原理第16-21 页
    · BP神经网络学习算法基本原理第16-18 页
    · 基于拟牛顿法的神经网络学习算法基本原理第18-20 页
    · 基于Kalman滤波的神经网络学习算法的基本原理第20-21 页
  · 改进的神经网络学习算法第21-34 页
    · 基于改进DFP算法的神经网络学习算法第21-22 页
    · 改进的DFP学习算法流程第22-23 页
    · ADFP-LA算法仿真试验第23-26 页
    · 基于改进Kalman滤波的神经网络学习算法第26-29 页
    · 基于改进Kalman滤波的学习算法流程第29 页
    · AKF-LA算法仿真实验第29-34 页
  · 本章小结第34-35 页
第3章 神经网络修正Kalman滤波算法的研究第35-46 页
  · 引言第35-36 页
  · Kalman滤波算法的基本原理第36-39 页
    · Kalman滤波的数学模型第36 页
    · Kalman滤波算法的主体及相关推导和证明第36-38 页
    · Kalman滤波算法的主体框架第38 页
    · Kalman滤波算法相关参数的选择第38-39 页
    · Kalman滤波的问题第39 页
  · NN-KF算法的基本思想第39-41 页
  · NN-KF仿真实验第41-44 页
  · 本章小结第44-46 页
结论第46-47 页
参考文献第47-51 页
攻读学位期间发表的学术论文第51-53 页
致谢第53 页

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