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分别从BP网络的学习步长,学习速率自适应调整算法的参数,动量法和自适应学习速率结合起来算法的参数3方面讨论了改进BP参数对网络识别能力的影响;在确定BP网络的隐含层节点个数的过程中提出了BP神经网络自适应学习算法,使得隐层节点的选取动态实现。仿真实验表明,该改进是可行的。 相似文献
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神经网络动量—自适应学习率BP算法与BP算法的性能比较及其应用 总被引:5,自引:1,他引:4
动量-自适应学习率BP算法是对标准BP算法的改进,本文对这两种算法进行了分析,并利用计算机程序对其性能进行了比较测试,利用VISUAL C++和MATLAB开发了仿真测试程序。 相似文献
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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法.该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势.仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法. 相似文献
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针对聚乙烯醇生产过程的醇解度预测问题,建立神经网络模型;对醇解度的影响因素进行了研究,讨论了输入层、输出层、隐含层等神经元的设置及网络训练的参数,比较了梯度下降BP算法、动量-自适应学习速率调整算法、Levenberg-Marquardt BP算法三种不同的训练算法在本问题上的优劣,并与RBF网络相比较,综合考虑训练时间、训练精度、泛化能力等条件,动量一自适应学习速率调整算法是最适合醇解度预测的,并基于动量-自适应学习速率调整算法建立了神经网络模型;将模型应用于醇解度预测系统,系统实际运行情况表明,利用神经网络模型预测醇解度是可行有效的. 相似文献
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标准BP算法采用的最陡梯度下降法使得均方误差达到最小的策略可能存在两大问题:①陷入局部最小而没有收敛到全局最小,即不收敛;②收敛速率慢。本文从训练算法角度方面,比较了标准BP算法、动量算法、可变学习速率算法和Levenberg-Marquardt算法这几种方法的收敛性以及收敛速率,并通过Matlab仿真进行了验证。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(4)
针对传统BP算法在车牌字符识别速度较慢和识别准确率较低的问题,提出一种改进的BP网络车牌字符识别方法。通过对BP算法的输入特征数优化,在不降低识别精度的情况下精简了输入层节点数,提升了识别速度。改进后的BP算法采用全参数自动调整,引入自适应学习率、动量因子、坡度因子,增加了BP算法的识别精度;同时通过更好的利用车牌字符特征和BP网络特征,降低了算法结构的复杂性,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法在实际采集的自建整副车牌数据集上的识别率上比传统BP神经网络车牌识别算法提高近6.5%;在识别速度上提高近1.3 s。 相似文献
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针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取. 相似文献
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吕俊 《计算机工程与应用》2006,42(24):62-64
在自适应递阶遗传算(AHGA)中融入BP操作可以在对神经网络结构进行优化的同时,充分利用遗传算法的全局寻优能力在大范围内搜索可能的误差极值区域,并利用BP算法沿误差最速下降方向在极值点附近快速搜索,从而达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明了混合学习策略在较大程度上改进了神经网络的学习性能和泛化能力。 相似文献
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BP神经网络利厢误差的反向传播调整神经网络的权值,BP神经网络的训练速度和训练误差很大程度上取决于学习逑率和动量因子的设置。本文提出了一种改进的BP神经网络模型,学习速率和动量因子随误差实时调节,并进行了仿真。仿真结果表明,改进的BP神经网络比传统的BP神经网络收敛更快,误差更小。 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
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神经网络训练算法以传统的BP算法为基础,不断衍生新的改进算法,如加动量的BP算法,RPORP等。本文把实际问题抽象分为连续型和离散型数学问题,将现有几种训练算法分别应用在这两类问题中,通过对训练结果准确率及性能的对比,总结不同的算法适合应用的领域。 相似文献
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介绍了BP神经网络的基本结构及原理,分析了其收敛慢的原因。为加快其收敛速度,结合带动量梯度下降法提出一种新的算法(PBBP),用多个学习速率不同但结构相同的网络进行并行训练,在每次迭代后都根据误差找出处于最佳状态的网络,并使其它网络的训练参数作适当变化再进行下一次迭代,直到整个网络的误差减小到允许范围内或达到训练次数要求,加快了其收敛速度,能够很好地脱离平坦区。通过在Matlab里编程进行仿真实验证明,该算法是可行的。 相似文献
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一种模糊规则动态调整BP算法中参数的方法 总被引:8,自引:0,他引:8
文中首先对标准的BP算法进行了分析。然后在此基础上提出了通过模糊规则推理动态调整学习率和动量因子的改进的方法,并通过模糊推理系统实现了BP算法的模糊控制。最后通过实例将该算法与标准BP算法和Vogl改进的算法进行了比较,实验结果表明通过模糊推理来改善神经网络的BP算法性能是一种很有前途的方法。 相似文献