薛博文
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波的小波网络算法及其应用
- 2010年
- 针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。
- 薛博文张志峰何婧卿甘旭升
- 关键词：KALMAN滤波小波状态空间模型
- 基于改进无迹Kalman滤波的小波网络算法及其应用被引量：2
- 2012年
- 无迹Kalman滤波(UKF)是无迹变换(UT)和标准Kalman滤波的结合,对非线性系统具有出色的估计性能,使用UKF估计小波网络参数,速度快,精度高,无需求导计算Jacobian矩阵,但其计算量偏大.基于此,本文考虑引入一种改进的UKF来估计小波网络的参数,以提高训练效率.该改进UKF在Kalman滤波体系内应用了一种基于最小偏度单形Sigma点采样策略的UT,它继承了UKF的优点,并显著提升了计算效率.仿真结果表明,相对于EKF,采用改进UKF算法训练小波网络,速度更快,精度更高;计算精度与UKF相当,但计算效率较之更高.
- 甘旭升丛伟薛博文高海龙
- 关键词：KALMAN滤波小波神经网络
