基于推广卡尔曼滤波的前馈神经网络快速学习算法

"一种前馈神经网络的卡尔曼滤波学习方法" 本文主要探讨了前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）在误差反向传播算法（Backpropagation, BP）中存在的问题，如收敛速度慢、易陷入局部极小值、数值稳定性差以及参数调整困难等，并提出了一种基于推广卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的快速学习新方法来改善这些问题。 传统的BP算法是训练前馈神经网络最常用的方法，但其效率低和易陷入局部最优的问题限制了其在实际应用中的效果。为了解决这些问题，研究者们尝试了多种改进策略，但并未完全解决上述缺陷。文章中，作者引入了最优估计理论中的卡尔曼滤波方法，将BP算法的网络权值视为滤波的状态变量，通过推广卡尔曼滤波来实现非线性网络的学习。 推广卡尔曼滤波（EKF）是一种处理非线性系统的状态估计方法，它扩展了经典卡尔曼滤波的线性假设，使其能够应用于非线性系统。在神经网络学习中，EKF通过连续估计网络权值的变化，以更有效地更新权重，从而加快学习速度，避免陷入局部极小值，并提高数值稳定性。 具体来说，前馈神经网络通常包含输入层、一个或多个隐藏层和输出层。网络的误差能量函数定义了网络预测输出与期望输出之间的差异。BP算法通过梯度下降策略调整权值以最小化这个误差。而EKF-BP方法则利用EKF的迭代更新规则，结合神经网络的非线性特性，更精确地估计权值的动态变化，从而提高学习效率。 在实际的非线性系统建模与辨识的仿真计算中，该EKF-BP方法表现出了显著的优势。不仅学习速度更快，所需的迭代次数和隐藏节点数量减少，而且参数调节更为简单，更适合工程应用。这种方法对于解决工业过程等复杂非线性系统的建模和识别问题提供了新的解决方案。 总结来说，本文提出了一种结合EKF的前馈神经网络学习策略，有效地克服了传统BP算法的局限性，提升了学习性能，对于非线性系统建模和辨识领域具有重要的实践价值。