RBF. Training radial basis neural networks with the extend Kalman filter

资 源 简 介

RBF. Training radial basis neural networks with the extend Kalman filter

详 情 说 明

径向基函数（RBF）神经网络是一种高效的前馈神经网络，常用于函数逼近和模式识别任务。与传统神经网络相比，RBF网络具有更快的训练速度和良好的局部逼近能力。

在训练RBF神经网络时，扩展卡尔曼滤波（EKF）提供了一种有效的优化方法。EKF将神经网络的权值更新过程视为非线性系统的状态估计问题，通过递归方式实现参数优化。相比于传统的梯度下降法，EKF训练具有更快的收敛速度和更高的精度。

具体实现时，EKF将网络权值视为系统状态，将网络输出与目标输出的误差作为观测值。通过计算雅可比矩阵和一阶近似，EKF能够有效处理RBF网络的非线性特性。这种方法特别适合处理具有大量隐层节点的RBF网络，可以避免梯度消失问题。

在实际应用中，EKF训练的RBF网络已成功用于时间序列预测、系统辨识和控制等领域。需要注意调整过程噪声和观测噪声的协方差矩阵，这对算法性能有重要影响。