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相似文献
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1.
刘嘉敏  刘强  朱晟君 《计算机应用》2009,29(12):3357-3359
针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特征维数,最后采用BP神经网络进行分类识别。实验表明,将改进的两级2DPCA算法同BP神经网络相结合,具有较好的实时性,同时节约了特征数据的存储空间,并保持了较好的识别率。  相似文献   

2.
针对BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入假饱和状态的问题,提出了一种快速收敛的BP算法。该算法通过修改激励函数的导数,放大误差信号来提高收敛性。给出了改进算法的收敛性分析并在实验仿真中将改进算法同时与标准BP算法和NG等人的改进算法进行比较。仿真结果表明,该算法在收敛速度方面大大优于另外两种算法,有效地提高了BP算法的全局收敛能力。  相似文献   

3.
基于样本期望训练数的BP神经网络改进研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
BP算法是神经网络中最常用的算法之一.标准BP算法存在的最主要问题就是易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题.针对BP算法的这些问题,出现了许多改进的措施,如引入变步长法、加动量项法等.提出了一种基于样本期望训练数的改进BP算法,仿真实验说明了该算法可以明显提高BP网络学习速度,并且具有简单通用性,可以和其他方法结合,进一步提高算法的收敛速度.  相似文献   

4.
基于交叉验证的BP算法的改进与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对BP算法存在的收敛速度慢等问题提出改进方案,修改其相关参数并且提出如何选择合适的隐藏层节点个数.同时针对学习样本数据的有限性、BP算法易陷入局部最小值和容易出现过拟合等问题进行了研究,提出了采用多重交叉验证的再改进BP算法.仿真结果表明,交叉验证BP算法提高了网络学习的效率.  相似文献   

5.
针对BP算法存在的易陷入局部极小点、收敛速度慢、所设计的网络泛化能力不能保证等问题,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的BP(PSO—BP)网络的权值调整新方法。该算法在基本BP算法的误差反传调整权值的基础上,再引入PSO算法的权值修正,从而建立了基于PSO—BP网络模型。基于此模型设计了规范手写体数字识别的分类器,采用随机手写数字样本进行了仿真实验,结果表明:PSO-BP算法提高了网络的稳定性,避免了BP算法容易进入平坦区、陷入局部极小等问题。  相似文献   

6.
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   

7.
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   

8.
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   

9.
借助现代计算机强大的计算和信息处理能力,人工神经网络的应用从二十世纪80年代开始形成热点以来,一直方兴未艾,在模式识别与图像处理,控制优化,金融预测与管理,通信等方面都取得了丰硕的成果.BP算法作为神经网络研究中一种比较成熟的基础算法,在处理静态网络,如文字识别、空间曲线的逼近等问题取得较好的效果.本文借助数学软件MATLAB,使用BP算法研究了手写字体英文字母的计算机识别,经过推广可用于汉字识别和数字签名等方面.  相似文献   

10.
本文在对BP神经网络算法分析的基础上,提出一种基于演化算法的BP改进算法(EBP)。该算法将演化算法运用到BP算法学习率的求解中,从而达到学习率的自适应、自组织的目的。实验结果表明,使用EBP算法进行求解函数逼近、优化和建模等BP神经网络应用问题,都要比传统的BP算法具有更好的精确度和收敛速度,并且能够克服传统BP算法易陷入局部最优解、学习过程出现震荡等缺点。  相似文献   

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