基于指数型函数链接网络的鲁棒自适应滤波
机器学习
2021-02-08 v1
摘要
指数型函数链接网络(EFLN)近来已被研究并应用于非线性滤波。本文提出一种基于新颖的反平方根(ISR)代价函数的自适应EFLN滤波算法,称为EFLN-ISR算法,其学习能力在脉冲干扰下具有鲁棒性。严格推导了EFLN-ISR的稳态性能,并通过数值仿真加以验证。此外,通过将所提EFLN-ISR算法应用于滞回非线性系统辨识的实际实验结果,证明了该算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2102.02952,
title = {Robust Adaptive Filtering Based on Exponential Functional Link Network},
author = {T. Yu and W. Li and Y. Yu and R. C. de Lamare},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.02952},
year = {2021}
}
备注
7 figures, 9 pages