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给出了一种用于变形预测的基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法，与BP算法相比，该方法具有更好的收敛率和学习能力．实例计算表明，该方法具有较高的精度和较快的计算速度．
基于EKF的神经网络在变形预测中的应用
【摘 要】
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给出了一种用于变形预测的基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法，与BP算法相比，该方法具有更好的收敛率和学习能力．实例计算表明，该方法具有较高的精度和较快的计算速度．
【机 构】
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桂林工学院土木工程系
【出 处】
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桂林工学院学报
【发表日期】
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2006年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（40574002）,广西自然科学基金资助项目（桂科自0339072）
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