渐消滤波优化神经网络算法在SINS/BDS组合导航中的应用

"这篇研究论文探讨了一种基于渐消滤波的神经网络优化算法，并将其应用于SINS/BDS组合导航系统的仿真验证，显示了优于传统BP算法和卡尔曼滤波算法的性能。" 本文主要关注神经网络的学习算法优化，特别是针对BP神经网络在训练过程中的局限性，如局部极小值陷阱和收敛速度慢等问题。BP神经网络由于依赖梯度下降法，容易陷入局部最优，导致学习效率低和泛化能力不足。为了解决这些问题，作者高社生等人提出了一个新的学习算法，该算法结合了渐消滤波的概念。 渐消滤波是一种在滤波过程中逐渐减弱旧信息权重，强化新信息影响的滤波技术。在神经网络中，这种算法被用来更新网络的权值，通过考虑最新的测量值，能更有效地利用新信息，从而加快学习算法的收敛速度。相较于传统的卡尔曼滤波，渐消滤波算法在处理动态变化的数据时，能更好地平衡历史信息和当前信息，提供更优的估计性能。 应用此算法于SINS/BDS（ Strapdown Inertial Navigation System/BeiDou Navigation Satellite System）组合导航系统中进行仿真，结果显示，提出的算法在逼近精度上优于传统的BP算法和卡尔曼滤波算法，这表明它能更有效地提高神经网络的泛化能力，即网络在未见过的数据上的表现。这对实际应用中的导航系统性能提升具有重要意义。 此外，论文还提到了人工神经网络在时间序列预测和非线性系统建模与控制中的广泛应用，特别是前馈神经网络，如BP神经网络。尽管BP神经网络有其优势，但其固有的问题限制了其性能。通过引入渐消滤波的思想，该研究为改进神经网络的学习过程提供了一个新的视角，为未来神经网络优化算法的设计提供了参考。 这篇研究论文展示了基于渐消滤波的神经网络优化算法在解决BP神经网络训练问题上的潜力，以及在复杂导航系统中实现更高效、准确导航的可能性。该工作对于神经网络理论研究和实际应用领域都具有重要价值。