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一种改进的神经网络增量学习算法 被引量:3
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作者 王峥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期177-178,238,共3页
基于扩展KALMAN滤波器(Extended Kalman Filter)的神经网络是一类应用广泛的神经网络算法,但该算法在大数据量、抵抗噪声等方面还有相当的缺陷。本文从增量学习的角度出发,对扩展KALMAN滤波器算法进行了改进,同时借鉴周期算法的长处,引... 基于扩展KALMAN滤波器(Extended Kalman Filter)的神经网络是一类应用广泛的神经网络算法,但该算法在大数据量、抵抗噪声等方面还有相当的缺陷。本文从增量学习的角度出发,对扩展KALMAN滤波器算法进行了改进,同时借鉴周期算法的长处,引入部分增量训练机制(Partial incremental Training)和适当的隐层节点删减机制,使该算法在抵抗噪声等方面有了显著的提高。理论分析表明,该算法可以有效降低噪声数据的影响,提高神经网络算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 神经网络 滤波器filter 算法 增量学习
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