Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
TOBEŠ, Z., RAIDA, Z.
Originální název
Improvements of Analog Neural Networks Based on Kalman Filter
Anglický název
Druh
Článek recenzovaný mimo WoS a Scopus
Originální abstrakt
In the paper, original improvements of recurrent analog neural networks, which are based on Kalman filter, are presented. These improvements eliminate some disadvantages of the classical Kalman neural network and enable a real time processing of quickly changing signals, which appear in adaptive antennas and similar applications. This goal is reached using such circuit elements, which increase the convergence rate of the network and decrease the dependence of convergence rate on the ratio of eigenvalues of the correlation matrix of input signals.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
Kalman filter, analog recurrent neural networks, convergence rate, stability
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Vydáno
01.04.2002
ISSN
1210-2512
Periodikum
Radioengineering
Svazek
11
Číslo
3
Stát
Česká republika
Strany od
6
Strany počet
8
BibTex
@article{BUT40903, author="Zdeněk {Tobeš} and Zbyněk {Raida}", title="Improvements of Analog Neural Networks Based on Kalman Filter", journal="Radioengineering", year="2002", volume="11", number="3", pages="8", issn="1210-2512" }