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BP网络学习算法改进方案的探析 总被引:3,自引:0,他引:3
B P 网络是目前应用最为广泛的神经网络,但由于 B P 网络采用的是梯度下降法,这就不可避免地会出现网络学习收敛速度慢及容易陷入局部极小等问题。此外,学习因子和惯性因子选取对网络的收敛有较大的影响,但它们只能凭 经验确定。因此, B P 网络的有 效应用受到 了一定的限 制。针对 B P网络的学习收敛速度慢这一主要缺陷,对改进激励函数、改进 误差函数、改进一般化误差、学 习因子和惯性因子的自适应调整、梯度下降法与直接搜索法相结合、全局 优化、非线性优化、拓仆修正算 法等多种改进方案按改进原理进行了分类综述,并在此基础上,通过解决 X O R 问题的仿真实验对部分改进方案进行实验性评价,分析说明了它们的优劣和特点。 相似文献
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摄影视角对热敏液晶粒子光学特性测量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
朱双东 《抚顺石油学院学报》1996,16(2):55-58
热敏液晶是近年来图象测量技术研究工作中采用的一种新型传感材料,热敏液晶的RGB值与温度之间的特性具有严重的非线性,而且,这个特性还因实验条件不同而异。介绍了有关的校正实验,阐述了它的色/温转换特性及摄影视角对该特性测量时的影响。 相似文献
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基于遗传算法的TSP问题求解 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法(GA)是一种基于自然群体遗传机制的高效搜索算法,由于它在搜索空间中同时考虑许多点,这样就减少了收敛于局部极小的可能,同时也增加了处理的并行性。因此,可以利用遗传算法研究典型的组合优化实例———TSP问题的求解问题,相应的求解方法称为遗传优化算法。计算机模拟结果表明,与Hopfield神经网络算法相比较,遗传优化算法不仅在收敛速度方面优于神经网络算法,而且通过较少的计算量就可以得到优于神经网络算法而更接近于最优解的满意解。 相似文献
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旅行商问题(TSP)的一种改进遗传算法 总被引:16,自引:1,他引:16
传统的序号编码遗传算法(GA)使用PMX、CX和OX等特殊的交叉算子,这些算子实施起来很麻烦。针对TSP问题的求解,提出了一种新的改进遗传算法:单亲进化遗传算法(PEGA),PEGA是利用父体所提供的有效边的信息,使用保留最小边的方法进行个体的进化。与传统的遗传算法相比,PEGA算法弥补了它们的不足之处,简化了遗传算法。给出了PEGA算法的数值算例,仿真实验表明了该算法对于对称的TSP和非对称的TSP问题,都具有收敛速度快的特点,证明了该算法的有效性。 相似文献
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为简化场景图处理的计算量,针对场景图复杂的颜色信息,提出了一种快速的交通标志检测预处理方法——颜色标准化。将颜色信息复杂的场景图映射成简单的由8种标准颜色组成的图像,并提取5种与交通标志相关的感兴趣颜色,滤除冗余区域后得到标准颜色的交通标志。该方法大幅度简化了场景图颜色信息的复杂性,节省了RGB-HSI模型转换的计算时间。实验表明,该预处理方法具有很好的鲁棒性,快速准确地实现了交通标志检测。 相似文献
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道路交通标志识别的研究现状及展望 总被引:4,自引:0,他引:4
十几年来,道路交通标志识别的研究工作已经取得了一定成果,但还存在一些不足之处,主要有:识别对象单一,样本数少;处理方法比较单一,智能方法少;偏重于理论的多,面向应用的少;大多数实验对象都是标准图,针对实景图的少;以灰度图为研究对象的多,针对彩色图的少。机器识别面临的主要难点是:道路交通标志的背景相当复杂,颜色失真极为严重并存在不同程度的几何失真;彩色图像处理的理论和技术尚不成熟。“简化复杂问题、改进传统方法、基于颜色信息、采用智能方法”将是今后的一个重要发展方向。 相似文献
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提出了将Hopfield神经网络与模拟退火相结合以求解Job-Shop类调度问题的算法.该算法给出了Job-Shop类调度问题的约束条件,并且直接把问题的各种约束条件表示为Hopfield神经网络的能量函数项.为避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小解而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield神经网络收敛到能量函数的全局最优解,从而保证神经网络输出是一个可行的调度方案.通过仿真实例验证了该算法的可行性. 相似文献
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为提高图像预处理的效果,提出了一种基于颜色信息的颜色分量补偿预处理方法。该方法首先将实景图像分成RGB三个分量,根据要提取的交通标志颜色选择处理分量。接着对选择分量进行阈值处理实现候选标志与背景的粗分割。然后用阈值化的色彩分量替代原图中的对应分量重构为一幅新的彩色图像。最后通过颜色提取对重构图像进行处理以提取候选标志区域。实验表明,采用该方法进行交通标志的预处理,提高了交通标志检测时标志定位和形状检测步骤的准确度和速度,为交通标志预处理提供了一种可行的解决方案。 相似文献
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在3GPP和其他无线通信中广泛应用的H-ARQ(Hybrid-ARQ)机制需要前向纠错码,且Turbo码能解决无线通信中误码率和功率受限的问题,提出一种基于Turbo码的H-ARQ机制的设计和实现方法。介绍了Turbo码编解码原理和实现方案,给出了AWGN信道下的性能分析。实验表明,该方法有较低的误码率,能满足实际应用的要求。 相似文献