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崔丽群 《数字社区&智能家居》2009,(19)
针对BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点,因此不能有效地搜索到全局极小点。利用联合优化方法改进标准BP算法,即通过黄金分割法动态调整学习系数;对S函数引入状态系数并进行分段;误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的方法。实验表明在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。 相似文献
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王雅芳 《自动化与仪器仪表》2007,(6):77-80
介绍BP神经网络结构和学习方法,针对误差反向传播神经网络模型学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,本文对BP网络模型进行了改进。对原始数据采用非线性的归一化函数,提出一种更加有效的学习率改进算法,提高了网络的收敛速度,采用了一种新的权值及阈值初始化方法,以避免训练时误差陷入局部极小解,并对改进BP算法与传统的BP算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
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智能油漆配色系统的改进BP算法 总被引:2,自引:2,他引:2
BP算法具有数学意义明确、学习规则简单等优点,是前向多次神经网络的典型学习算法。但是,BP算法在学习过程中容易陷入局部最小问题。针对这一问题,提出一种修正Sigmoid函数的改进BP算法。实验证明,改进BP算法可以有效克服局部最小,显著提高收敛速度。 相似文献
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针对传统BP神经网络训练速度慢,误差大且易陷入局部极小值的缺点,设计了一种改进的复合误差函数来代替传统的全局均方误差函数以提高其学习率,同时采用了改进的分层动态调整不同学习率的新BP神经网络对路面裂缝图片进行分类。实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法在检测精度和速度上有了明显的提高。 相似文献
6.
针对BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出了一种自适应调节学习率和动态调整S型激励函数相结合的改进BP算法。该算法将学习率与误差函数相关联,再对每个隐单元和输出单元的激励函数的斜率进行自动调整。通过实例仿真,将改进算法与标准BP算法、加动量项法和自适应学习率法进行比较,来验证所提出方法的有效性。实验结果表明,联合优化的BP算法能有效加快网络的收敛过程,并具有较强的泛化能力。 相似文献
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针对反向传播(BP)算法容易陷入局部极小点的问题,提出了一种改进价值函数,使其快速收敛到全局最小点的方法。对扩展的异或问题正弦函数模拟进行了仿真实验,结果对比表明,改进的BP算法能快速逃离局部极小点,收敛到全局最小点,达到了期望的效果。 相似文献
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提出基于BP算法的小波神经网络改进算法。仿真结果表明它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力。该算法成功应用于桥梁损伤预测,具有广泛的应用前景。 相似文献
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阐述了基于神经网络LMBP算法的入侵检测方法,在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上,采用神经网络进行训练或判别,以达到对未知数据包进行检测的目的.由传统的BP算法与LMBP算法的分析与比较得到:LMBP算法解决了传统BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小的问题.实验结果表明,LMBP算法的学习速度快,收敛速度快,将这个算法应用于基于神经网络的入侵检测,效果良好,判别准确率高,为实现高效准确的入侵检测提供了一种有效的方法. 相似文献
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BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。 相似文献
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BP神经网络的改进算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时.将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。 相似文献
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预测软件质量的技术中,软件建模技术是软件质量评价体系中的关键技术,它可以发现软件中度量数据和软件质量要素之间的非线性关系。BP神经网络能够很好地模拟度量数据和质量要素之间的非线性关系,但是BP网络存在易于陷入局部极小和收敛速度慢的问题,所以提出了用粒子群算法优化BP神经网络,通过优化的BP网络建立软件质量模型,这样能很好地解决BP网络收敛速度慢和局部极小的问题。在实现该进化BP神经网络的基础上,利用28组数据进行实验,并通过与BP模型的结果的比较,验证了该模型。 相似文献
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BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时,将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率。 相似文献
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探讨了数据挖掘数据技术的准备工作,由于神经网络方法的特殊性,数据准备更显得尤为重要.对标准的BP算法进行了研究,针对现有人工神经网络中BP算法效率较低、容易陷入局部极小等存在的问题,提出了一种改进的BP算法,并针对这种算法进行了"与"和"异或"问题中的分析测试.测试结果表明了改进的BP算法缩短了学习时间,提高了学习效率,并在一定程度上避免了学习中的局部极小问题. 相似文献