基于自适应Kalman滤波的BP神经网络导航中的应用

？针对传统BP神经网络的缺点，使用自适应Kalman滤波训练神经网络隐含层与输出层的连接权。与传统BP算法相比，该方法提高了BP神经网络的计算精度，增强了泛化能力。导航数据的计算结果证明该方法是一种改进训练连接权的有效方法。