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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
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同伦BP网络理论与算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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
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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
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一种用于视频编码的块运动估计算法——块特征匹配预测搜索算法 总被引:9,自引:0,他引:9
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
王智文 《微电子学与计算机》2011,28(9):66-69
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
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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
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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
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
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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
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