基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析

提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法，并证明了该算法的收敛性。与文献［２，３］中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比，新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力，并且对学习率有很好的鲁棒性，不容易陷入局部极小点。仿真实验结果表明了新算法的有效性。