【摘 要】
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目前,最小误差熵标准已经在有监督自适应系统训练中成为一种代替均方误差标准的方法。但是,最小误差熵是平均不变的,而均方误差则对于误差样本具有较好的灵敏性,正好补偿其不
【机 构】
:
北京理工大学自动控制系 北京 100081
【出 处】
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中国航空学会控制与应用第十三届学术年会
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目前,最小误差熵标准已经在有监督自适应系统训练中成为一种代替均方误差标准的方法。但是,最小误差熵是平均不变的,而均方误差则对于误差样本具有较好的灵敏性,正好补偿其不足。对于自适应滤波,定义新的性能指标,利用一种变化的权值系数将最小误差熵和均方误差各自的优点整合在一起,提出一种更有效的算法,该算法具有较强的鲁棒性,推导自适应线性神经元训练的收敛性条件。通过针对自适应滤波的仿真验证该算法的优越性。
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