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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
本篇论文共
53
页,
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