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1.
本文阐述了使用BP神经网络压缩图像的方法和粒子群算法(PSO)的原理。为提高BP算法的训练速度和图像重建质量.本文设计了一种利用PSO—BP网络进行图像压缩的算法,该算法结合了PSO算法和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段。实验表明,利用该算法压缩图像,不仅速度较快,而且重建后的图像质量有明显提高。 相似文献
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基于PSO和BP复合算法的模糊神经网络控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服单独应用粒子群算法(PSO)或BP算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种训练模糊神经网络参数的PSO+BP算法。该算法将二者相结合,即在PSO算法中加入一个BP算子,以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高其收敛速度、训练效率和提高该模糊神经网络控制器的控制效果。最后的仿真实验结果验证了该基于PSO+BP复合算法的模糊神经网络控制器的有效性和可行性。 相似文献
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基于PSO-BP神经网络的网络流量预测与研究 总被引:4,自引:0,他引:4
赵振江 《计算机应用与软件》2009,26(1)
传统网络流量预测采用线性方法进行处理,不能很好地满足要求.根据互联网通信量的自相似性,提出一种基于BP网络的粒子群优化PSO-BP算法进行网络流量预测,用PSO算法对BP网络节点的初始权值进行优化,并利用历史记录训练BP网络,采用Matlab进行仿真.试验结果表明,PSO-BP算法加快了BP网络收敛速度,训练结果的均方误差函数mse在5%以内,提高了网络流量预测精度. 相似文献
4.
鉴于非下采样Contourlet变换(NSCT)系数包含原始图像各方向的所有细节信息,以及改进BP神经网络高度非线性映射的快速收敛和准确性,提出一种应用NSCT和改进BP神经网络的超分辨率图像重建算法。分别提取模拟超分辨率图像与相应低分辨率图像各方向子带的NSCT系数进行BP神经网络高度非线性映射训练,直至稳定收敛,并利用该网络实现超分辨率图像重建。实验结果表明该算法在很好保留图像细节的同时极大地降低网络重建复杂度,提高了重建的准确率,重建效果得到明显改进。 相似文献
5.
基于改进PSO算法的BP神经网络的应用研究 总被引:4,自引:1,他引:3
为了克服粒子群优化算法本身存在的早熟和局部收敛的固有问题,在描述了BP神经网络的基本结构的基础上,介绍了粒子群优化算法(PSO)的基本概念,并通过对二者优缺点的分析与比较,结合二者的优势,将粒子矢量位移应用到PSO算法中,并在此基础上,用改进的PSO算法对BP网络进行训练,还利用某商场的部分消费数据进行了实验.结果表明,基于改进的PSO算法的BP网络在收敛速度和精度上都比基于传统的PSO算法好. 相似文献
6.
基于BP神经网络的图像压缩的Matlab实现 总被引:3,自引:0,他引:3
BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型,它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码,直接提供数据压缩能力.在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上,通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩,并分析了各种参数对重建图像性能的影响. 相似文献
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针对图像的低层视觉特征和高层语义特征之间的鸿沟,利用一个多输出的BP神经网络,分析低层视觉特征,提取图像的主要颜色、灰度共生矩阵和7个不变矩向量作为网络的输入,用语义期望值作为网络的输出,并用加入动量因子和自适应学习率的BP算法来训练该网络。训练完成后,该网络能够对自然图像进行多种语义分类,从而建立起了从低层视觉特征到语义特征之间的映射。改进的BP算法提高了训练的速度和可靠性,实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率。 相似文献
8.
改进的遗传BP网络在旋转机械故障诊断中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
针对旋转机械故障的复杂性和相关性,本文采取改进的遗传BP网络算法进行诊断.首先利用遗传算法对BP网络的初始权值和偏置值进行优化,然后采取改变学习速度的方法对BP算法进行了改进,很好地解决了传统BP算法的学习收敛速度慢和产生局部极小的问题.通过样本训练和故障诊断分析,该算法在速度和精度上都有很大的提高. 相似文献
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基于新型二层误差逆传播网络的图像压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
基于误差逆传播算法对图像进行压缩的工作已有很多,怛存在着人工神经网络训练时间较长,精度偏低等问题。考虑到利用三层及三层以上BP网络对图像压缩,其有效信息是中间层单元上的输出值和中间层与输出层之间的连接权,而输入层与中间层的连接权是冗余的,以至于对学习速度和压缩质量有负面影响。基于此我们提出了新型二层误差逆传播网络拓扑结构和算法。经过上机压缩测试,相对于三层BP网络、三层以上BP网络以及嵌套BP网络图像压缩的压缩比、学习速度和压缩质量都有很大提高,取得了很好的效果。 相似文献
11.
为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阈值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势。测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率。 相似文献
12.
一种改进的粒子群算法在BP网络中的应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
采用Sigmoid激活函数的三层前向神经网络能够以任意精度模拟复杂的非线性关系,训练算法对神经网络模式分类的性能有较大影响。基于梯度下降的BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷。粒子群算法是一种全局优化算法。本文针对粒子群算法本身存在的不足加以改进,用改进后的粒子群算法对BP网络进行训练,从而克服BP网络的一些缺陷。采用IRIS分类问题验证了本文提出的方法的有效性。实验结果表明本文采用的方法比普通PSO-BP算法效果更好。 相似文献
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基于PSO的神经网络在传感器
数据融合中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题,常采用BP神经网络对其进行数据融合.但BP神经网络方法训练收敛速度慢,易陷入局部最优.采用PSO全局优化算法训练多层前向神经网络权值,使网络训练误差比BP方法降低了两个数量级,并且收敛速度明显加快.融合结果表明基于PSO神经网络方法更有效地消除了温度对压力传感器的影响,显著提高了传感器的稳定性和准确度. 相似文献
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段向军 《计算技术与自动化》2011,30(2):115-117
针对BP神经网络作为人脸识别分类器具有的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,提出利用改进的粒子群优化算法(PSO)改善BP网络训练的方法,建立种基于改进的PSO-BP神经网络,更合理有效地确定神经网络的连接权值和阈值,将其应用到人脸识别系统中的分类环节中,并与单独使用BP神经网络分类的结果相比较,实验表明,该方法识别速度... 相似文献
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基于BP网络与改进的PSO算法的入侵检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对入侵检测系统中的误检率,提出了一种将BP网络和改进的PSO算法相结合的方法。该方法基于BP网络算法的局部精确搜索和改进的PSO算法的全局搜索的特性,并且用改进的PSO算法优化BP网络的权值、阈值,克服BP网络算法易陷入局部极值的弊端。在入侵检测系统中应用该网络结构,能准确地发现已知的攻击行为,并能进一步预测新的攻击行为,减少了入侵事件的漏报和误报。通过KDD99 CUP数据集进行仿真实验,与基于PSO-BP算法、传统的BP算法的入侵检测系统相比较,表明改进的PSO-BP算法的迭代次数较少、收敛速度快、检测率高,有一定的有效性。 相似文献
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对显微图像中的尿液有形成分包括红白细胞等进行分析,可以帮助医生对有肾脏和泌尿系统疾病的患者进行评估。针对无染色、无标记的尿液图像中红白细胞存在对比度低、边缘模糊等问题,提出一种基于改进BP神经网络的识别方法。首先,将遗传算法引入BP神经网络对网络权值和阈值进行优化,解决训练过程中网络容易陷入局部极值等问题,提高BP神经网络的识别精度;其次,使用动量梯度下降法消除网络在梯度下降中产生的摆动,加快网络的收敛,提高BP神经网络的学习速度。与基础BP神经网络相比,改进方法对红白细胞的识别准确度分别提高了6.9%和9.5%,且识别时间分别缩短了19.3 s和42.1 s;与CNN识别算法相比,改进算法对白细胞的识别准确度提高了1.7%;与SVM识别算法相比,改进算法对红白细胞的识别准确度分别提高了12.9%和12.7%。验证实验和对照实验的结果表明,改进方法能以较高的准确率和较快的速度实现红白细胞的识别。 相似文献