共查询到15条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
为有效解决在求解具有鞍点的无约束最优化问题时寻优算法提前终止的问题,提出了一种能克服鞍点的计算机并行计算寻优算法。该算法以共轭梯度法为基础,对该算法寻优终止的条件进一步改进,提出当算法迭代到鞍点时,选择雅克比矩阵的所有正特征值对应的特征向量所对应的方向作为新的搜寻方向,重新搜索且并行计算取最优。最后通过实例验证了该算法能成功克服鞍点,并成功收敛到函数的极小值。 相似文献
2.
LMBP神经网络改进算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了BP网络中最优秀的算法之一LMBP算法及其推导过程,分析了标准LMBP算法的特点和不足。为了进一步加快标准LMBP算法的收敛速度,提出了变步长θ的改进LMBP算法。通过采用某水厂混凝沉淀过程真实的实验数据和Matlab仿真程序实验,验证了此改进LMBP算法的可行性和有效性。该改进算法进一步加快了LMBP算法的收敛速度,对于采用LMBP算法神经网络的在线计算具有重要的应用参考价值。 相似文献
3.
神经网络中LMBP算法收敛速度改进的研究 总被引:10,自引:4,他引:10
文章对标准BP算法收敛慢的问题进行了分析,并针对其目前最快的改进版本Levenberg-MarquardtBP(LMBP)进行了深入研究,发现其中涉及的矩阵[JTJ+μkI]求逆是其收敛速度的瓶颈。通过使用LU分解法去除耗时的矩阵求逆运算,极大地减少了LMBP的计算量。此外,简化求增广MarquardtSensitivity矩阵的步骤,也在一定程度上减少了LMBP的计算量。笔者用MicrosoftVisualC++6编程实现了改进后的LMBP算法,发现对这两方面的改进,大大提高了收敛速度。文章对Matlab的基于最速下降的BP算法(Traingdx)、Matlab改进的LMBP算法(Trainlm)、LMBP和作者改进的LMBP(ILMBP)进行了大量的试验。结果发现,ILMBP的平均收敛速度比LMBP快约23倍,比Trainlm算法快约9倍。 相似文献
4.
在核函数的基础上采用向量扩展的方法改进传统的LMBP算法,将输入向量由低维转换到高维,充分利用误差函数的一二阶导数信息,同时结合传统LMBP算法的优点提高网络训练的收敛速度。仿真实验结果表明,改进方法网络训练的迭代次数更少,分类精度更高,对遥感图像分类更有效。 相似文献
5.
分析了标准BP算法存在的问题,对ABPM、HBP、LMBP三种改进的BP算法进行了研究,以企业战略预警系统为例,分别用改进算法进行仿真,从收敛速度、收敛精度等方面进行比较分析。仿真结果表明,三种改进算法均不同程度解决了标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,其中LMBP算法达到的效果是最优的。 相似文献
6.
针对遥感图像多波段不易成像、其图像信息冗余不适合图像分类以及传统LMBP算法迭代次数多且分类不够精确的问题,改进了OIF指数和可分性距离公式,分组并选出遥感图像最佳波段组合,并运用改进的LMBP混合核函数算法进行分类。仿真实验表明,改进算法对各波段信息分析更加全面客观,波段选择更加优化;与传统算法相比,网络训练迭代次数有明显减少,分类精度及Kappa系数分别提高了5%和6.625%,遥感图像分类更有效。 相似文献
7.
8.
研究煤矿井下安全状况预测问题。针对现有预测模型因采用的信息融合算法单一导致的精度低的缺点,提出一种更适合矿井的基于模糊神经网络的信息融合预测模型;并重点针对现有的模型训练算法速度慢、难以适应井下要求的缺点,提出一种改进的LMBP算法,通过引入判别因子大幅提高模型的训练速度。仿真结果表明,预测模型在训练速度上比传统BP算法和LMBP算法分别提升了6倍和3.2倍,而且预测精度能够满足煤矿实际要求。 相似文献
9.
《计算机应用与软件》2014,(1)
为了解决传统神经网络实际应用中计算复杂、耗时过长等问题,在LM(Levenberg-Marquardt)算法的基础上,结合数学最优化理论,找出三次收敛的改进型LM算法,且将其应用于BP神经网络。利用一组火灾现场数据,通过Matlab仿真对改进型LMBP算法和标准LMBP算法从收敛时间和仿真曲线拟合度两方面进行比较。结果表明改进型LMBP算法在收敛时间和拟合度两方面都有更好的效果,且该算法具有一般性,可以通过获取国民生产中各种应用场景的样本,采用该算法进行预测,更好地指导生产。 相似文献
10.
11.
阐述了基于神经网络LMBP算法的入侵检测方法,在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上,采用神经网络进行训练或判别,以达到对未知数据包进行检测的目的.由传统的BP算法与LMBP算法的分析与比较得到:LMBP算法解决了传统BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小的问题.实验结果表明,LMBP算法的学习速度快,收敛速度快,将这个算法应用于基于神经网络的入侵检测,效果良好,判别准确率高,为实现高效准确的入侵检测提供了一种有效的方法. 相似文献
12.
对神经网络中的LMBP(Levenberg-Marquardt BP)算法的收敛速度慢进行分析,针对矩阵JTJ+µI求逆过程运算量过大而造成收敛速度慢的缺陷,根据无约束优化理论,提出一种基于共轭梯度方法的改进LMBP网络学习算法,利用求解大规模线性方程组的共轭梯度方法,避免了烦琐的求逆过程,降低了计算复杂度,加快了网络的收敛速度,通过Matlab仿真,比较了算法的收敛速度,证明了方法的有效性。 相似文献
13.
本文针对OCT图像噪声的特点,考虑一般的鞍点结构,提出一种原始-对偶算法,对OCT图像进行降噪处理。在对散斑噪声模型取对数处理之后,结合加性噪声的特点,采用原始-对偶结构提出算法,运算较为简单,容易编程实现,文中实验与均值滤波、半软阈值方法进行比较,结果表明,该算法在有效去除噪声的同时较好地保留了OCT图像中的重要细节信息,使图像的细节部分清晰。该算法可有效地去除OCT图像散斑噪声,提高图像的质量,同时文章建立的一般模型可推广到图像分割、目标识别和运动估计等图像处理领域。 相似文献
14.
15.
LMBP神经网络预测模型在教学评估中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析影响教学质量因素的基础上,对运用LMBP算法建立教学质量评估模型进行了研究,介绍了LMBP神经网络预测模型的计算过程及学习方法,建立了教学质量评估的LMBP预测模型,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性。 相似文献