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讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现.该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布,适合于动态非线性系统的辨识,逼近精度高,收敛速度快,在小噪声扰动时处于稳定,对过失误差有很强的鲁棒性.仿真结果证明了该算法的有效性.
基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究
【摘 要】
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讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现.该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布,适合于动态非线性系统的
【机 构】
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北京航空航天大学,北京航天指挥控制中心
【出 处】
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航天控制
【发表日期】
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2004年3期
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