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相似文献
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1.
多层神经网络同伦连续BP算法的递归实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
杨大力  刘泽民 《电子学报》1994,22(10):97-100
本文提出了一种递归实现的同伦连续BP算法,该算法可有效地解决BP网络的全局收敛性问题,同时使网络具有很快的收敛速度。  相似文献   

2.
一种改进的频域LMS自适应滤波器算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文首先提出了轮流受限自正交分块频域批处理LMS(轮流受限自正交PBFLMS)算法,接着对此算法进行了计算机仿真。最后对受限、轮流受限和无限制PBFLMS算法进行了综合比较,并得出结论。  相似文献   

3.
本文介绍了用于训练前向神经网络的一种算法。本算法基于RLS算法,它以输入数据的瞬时变化来寻找最佳权值,以运算的复杂性来换取快速收敛。它与BP算法相比,迭代次数少于BP算法的30%,并且初始值的设置受网络限制很小。  相似文献   

4.
同伦BP网络理论与算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
焦李成  保铮 《电子学报》1993,21(11):1-6
BP网络和算法是使用最广泛的神经网络模型之一,但由于它使用梯度算法,因而存在有固有的局域极小及收敛速度慢等问题。本文首先把一BP网络的优化问题变换为一非线性方程的求解,然后将同伦思想引入到神经网络学习训练之中,提出了相应的同伦BP网络理论与算法,它具有全局收敛的优点,同时具有比传统梯度法收敛速度快一个数量级以上和克服病态的能力,在BP梯度法不收敛时它也能给出正确解答。本文的理论证明和计算机仿真实验  相似文献   

5.
本文在人工神经网络中引入模糊集理论,提出一种模糊自适应BP算法。通过奇偶校验和EEG异常波形检测两上实例,验证了新算法在学习速度与性能上都优于传统的BP和虎法。  相似文献   

6.
本文提出了一种块特征匹配预测搜索BFMPS算法,可以用于视频压缩的一些国际标准,如H.261,H.263,MPEG1,MPEG2,HDTV中,BFMPS算法充分利用了序列图像的实际矢量与预测矢量之间距离的空间分布特征,中心偏置分布特性和时间上的相关特性,并采用了中止判决准则,可以明显地减少了运动搜索复杂度,BFMPS算法在匹配运算中采用 简单有交的块特征匹配准则函数,相应的块匹配计算复杂度,数据读  相似文献   

7.
基于遗传算法和BP算法的多层感知机杂交训练算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
基于梯度下降的神经网络训练算法易于陷入局部最小,从而使网络不能对输入模式进行准确分类。本文提出综合遗传算法和BP算法的杂交算法GA-QP,它结合遗传算法的全局搜索特性和BP的局部收敛特性,实现对神经网络的有效训练。  相似文献   

8.
前向多层神经网络模糊自适应算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文将模糊集理论与人工神经网络的研究相结合,提出一种模糊自适应BP算法,用典型异或问题与规模更大的打印机磁泄漏信息识别问题进行计算机模拟表明,该算法可使BP算法的收敛速度明显提高。此项工作为神经网络与模糊系统相结合探索了一条新的途径。  相似文献   

9.
一种改进的BP神经网络模型及其在语音识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种改进的BP神经网络模型,即多层双并联神经元可学习的人工神经网络,给出了相应的算法。并以异或问题和对称性检测问题为题,对改进算法和传统算法的优缺点进行了比较;对改进的BP网络在孤立单字语音识别应用作了初步探讨。  相似文献   

10.
本文提出一种基于图象矩特征的神经网络目标识别方法,完成了对具有大小、位移、旋转不变性地面目标的识别,采用投影法提高了矩的运算速度,在BP算法基础上,提出了使用黄金分割法及共轭梯度法相结合的改进BP算法(MBP),提高收敛速度,仿真实验表明,在噪声及部分遮掩的情况下,该方法仍能够具有较高的识别率。  相似文献   

11.
针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,提出了一种新的BP神经网络改进算法.与标准BP算法比较,该系统通过结合附加动量法和自适应学习速率形成新的BP改进算法.附加动量法虽然可以使BP算法避免陷入局部极小,但是对初始值的选取比较敏感,而且选取合适的学习速率比较困难.而自适应学...  相似文献   

12.
针对标准BP神经网络收敛速度较慢的问题,本文对所建立的BP网络的学习算法进行了改进,采用LM最优化算法对BP网络进行训练,替代了原来标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值。燃油喷射系统是柴油机的核心部分,其工作状况直接影响柴油机的燃油过程及其性能,将这种改进的BP算法应用到柴油机燃油故障诊断中,仿真实验证明,该...  相似文献   

13.
从非线性无约束问题的最优化方法出发,讨论了BP算法及其改进算法的数学本质和其中蕴含的最优化思想,总结了其中的数学思想和基本规律,为BP算法中收敛速度的改进指出一个科学的研究思路,最后编程实现一个传统的改进算法,并应用到异或问题中验证了优化思想及所采用的启发式信息对BP算法收敛速度的显著提高.  相似文献   

14.
针对BP神经网络存在的固有缺陷:收敛速度慢,容易陷入局部极小,文中对所建BP网络的学习算法进行了改进,采用附加动量项和自适应调整学习率的BP算法对网络进行训练,替代标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值.仿真实验证明,这种学习算法提高了BP网络的学习效率及稳定性,大大提高了网络的收敛速度,更好地实现了对模拟电路...  相似文献   

15.
基于改进BP神经网络的车牌字符识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
在分析了BP网络学习算法的缺陷的基础上引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进,大大提高了BP网络的收敛速度.对车牌字符图像进行分割并利用sobel算子进行边缘检测来提取字符特征.然后利用改进的BP网络来自动识别车牌字符,提高了识别的速度和正确率.  相似文献   

16.
闫驰 《电子科技》2016,29(4):56
针对无线传感器网络定位的基本功能问题。提出一种将PSO算法和BP神经网络相结合对RSSI在测距阶段测得的距离数据进行优化的算法。该算法将PSO算法作为BP神经网络的学习算法,缩短了BP神经网络的训练时间,并加快算法的收敛速度。通过仿真,定位精度较其他算法得到了明显提高,最高可达27.3%。  相似文献   

17.
针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。轴承故障实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,故障识别率最高达到99.47%。  相似文献   

18.
为了克服传统BP算法收敛速度慢和局部极小点等问题,提出了一种改进的BP网络训练方法,将改进的BP算法和遗传算法相结合。首先引入遗传算法中群体的概念,选取最好个体中的误差作为最小误差,其次利用Gauss变异生成的两个小随机数作为BP算法中的学习率和冲量系数,实现对两个参数的动态调整,以达到对BP网络的权值优化的目的。实验结果表明,该方法有效提高了BP网络的收敛速度,在训练时间方面具有明显的优越性,具有较好的实用性。  相似文献   

19.
基于改进BP神经网络的手写字符识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
许宜申  顾济华  陶智  吴迪  朱明诚 《通信技术》2011,44(5):106-109,118
针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结合策略对神经网络初始参数进行设置。通过在权重计算公式中加入动量项,降低神经网络对误差曲面局部调节的敏感性,有效抑制其陷于局部极小。学习速率根据总误差的变化进行自适应调整,可以有效地缩短学习时间,加快收敛速度。将该改进算法应用于数字、英文字母以及简单汉字的手写字符识别系统中,进行了有无动量、有无噪声等实验,结果表明该方法与传统BP算法相比识别精度较高、训练时间较短且具有较强的鲁棒性。  相似文献   

20.
BP神经网络学习算法的改进及其应用   总被引:20,自引:0,他引:20  
吴凌云 《信息技术》2003,27(7):42-44
针对标准BP算法的不足给出了典型的改进算法。对两个BP网络的应用实例利用MAT LAB语言编制了仿真程序 ,并对几种算法的学习收敛速度进行了比较。结果表明改进算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。  相似文献   

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