Parametric Estimation in Learning Algorithm for Dynamic Neural Networks
动态神经网络学习算法中的参数估值

以一种简单的动态ＢＰ网络作为并联模型，运用卡尔曼滤波原理，提出了一种新的神经网络辨识算法．该算法的学习速度是由带时间参数的Ｒｉｃｃａｔｉ方程来确定的，从而大大减少了学习的迭代次数．仿真结果表明此算法是有效可行的