| 基于遗传算法和BP网络的物体识别方法 |
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| 引用本文： | 张蕾,普杰信,范庆辉.基于遗传算法和BP网络的物体识别方法[J].计算机工程与设计,2008,29(7):1785-1788. |
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| 作者姓名： | 张蕾 普杰信 范庆辉 |
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| 作者单位： | 河南科技大学,电子信息工程学院,河南洛阳,471003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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河南省杰出青年科学基金 |
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| 摘 要： | 目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大.结合遗传算法的神经网络方法,充分利用GA的全局搜索能力、BP算法的局部搜索能力和鲁棒性强的特性,提出了一种用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新编码方案进行物体识别方法.仿真结果表明,该方法既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又加快GA.BP网络的收敛速度,提高收敛精度且识别率较高,从而验证了该方法的有效性.
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| 关 键 词： | 神经网络 遗传算法 反向传播算法 权值 物体识别 |
| 文章编号： | 1000-7024(2008)07-1785-04 |
| 修稿时间： | 2007年5月16日 |
Objects recognition based on genetic algorithm and BP neural network |
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| ZHANG Lei,PU Jie-xin,FAN Qing-hui.Objects recognition based on genetic algorithm and BP neural network[J].Computer Engineering and Design,2008,29(7):1785-1788. |
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| Authors: | ZHANG Lei PU Jie-xin FAN Qing-hui |
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| Affiliation: | ZHANG Lei,PU Jie-xin,FAN Qing-hui(College of Electronic Information Engineering,Henan University of Science , Technology,Luoyang 471003,China) |
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| Abstract: | Algorithms of recognition are complex,and the information and computation are large at present.Neural network based on genetic algorithm makes fully use of GAps global searching and BP networks local searching,and it has good robustness.The new coding scheme of the global optimization of the topology and weight distribution of neural network fusing with genetic algorithm is proposed.The simulation results demonstrate that the method not only overcomes the sensitivity to the initial weight and the local conv... |
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| Keywords: | neural network genetic algorithm BP algorithm weight object recognition |
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