Přejít k obsahu


Parameter estimation of MLP network by particle filters

Citace: [] HERING, P. Parameter estimation of MLP network by particle filters. In Process control 2006. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2006. s. 1-7. ISBN: 80-7194-860-8
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Parameter estimation of MLP network by particle filters
Rok vydání: 2006
Místo konání: Pardubice
Název zdroje: Univerzita Pardubice
Autoři: Pavel Hering
Abstrakt CZ: Odhad hustoty parametrů perceptronové sítě pomocí simulačních filtrů je řešen. Rozšířený Kalmanův filtr a filtr druhého řádu jsou použity v simulačním filtru ke generování vzorkovací hustoty. Kvalita filtrů je srovnána na numerickkém příkladu.
Abstrakt EN: Parameter estimation of a multi-layer perceptron network using global nonlinear filtering methods is treated. The truncated second-order filter is applied within the framework of the particle filter approach to design the truncated second-order particle filter as less computationally demanding alternative to unscented Kalman particle filter if it is used for the parameter estimation of multi-layer perceptron network. Further, the particle filter based estimators such as the extended Kalman particle filter and the truncated second-order particle filter are compared in a numerical example.
Klíčová slova

Zpět

Patička