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一种基于误差变化率的自适应反向传播算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点,提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。异或问题的仿真结果表明,该方法具有较快的收敛速度。 相似文献
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本文针以BP算法存在收敛速度慢的特点,提出了一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法,异或问题,非线性系统和参数波动系统辨识的结果表明,该方法具有较快的收敛速度。 相似文献
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本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点,提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法.异或问题、非线性系统和参数波动系统辨识的结果表明.该方法具有较快的收敛速度 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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用于神经网络模式识别的一种改进的BP算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在对采用BP算法的神经网络进行分析的基础上,针对标准BP算法的不足进行了改进,并给出了通过对作用函数进行修正后所得到的改进BP算法的应用实例。 相似文献
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针对BP算法的固有缺点,提出一种实用有效的改进算法.此算法在每次得到的搜索方向上,都进行一维优化,从而解决了BP算法须人工由经验选取固定步长而带来的弊病;针对误差函数高度非线性的特征,改进算法采用基于知识的处理过程,全面利用每一步计算所得到的误差函数值和导数进行误差函数曲面地形判断,指导搜索计算,使算法具有极好的收敛稳定性,同时大大提高了收敛速度. 相似文献
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几种快速BP算法的比较研究 总被引:21,自引:0,他引:21
对几种快速BP算法的特点及性能作了归纳和对比,并对一个非线性函数逼近实例进行了仿真研究。结果表明对于中等规模的前向神经网络来说,Levenberg-Marquardt算法收敛速度最快,而且学习性能最好。 相似文献
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一种基于延迟变化率的网络延迟自适应采样算法 总被引:5,自引:1,他引:4
文章提出了一种测量网络延迟的自适应采样算法,针对周期性延迟采样不能很好地根据当前网络状态调整采样频率这一缺点,自适应采样算法以延迟变化率作为动态控制采样频率的主要指标。通过对自适应和周期性采样算法实际测量中测得的数据进行比较分析,自适应算法能根据网络当前状态调整采样频率.不仅能有效地跟踪到延迟突变,而且还可以从总体上大大减少采样工作量。 相似文献
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洪月华 《微电子学与计算机》2014,(4):156-159
为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复杂度,用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性,避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足.对UCI数据库中数据集的测试结果说明,提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的,性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越. 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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本文针对一种标准形式的未知非线性系统的输出跟踪控制构造了一种基于多层前馈神经网络的的非线性学习控制系统,并利用BP学习算法训练好的神经网络构造了一个自适应输出跟踪控制结构。 相似文献
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《现代电子技术》2017,(3)
为克服传统BP神经网络在运算过程的不足,提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中,通过检测训练算法,并对训练后的数据进行分类测试,把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示,经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法,其中97,50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致,其他样本都满足测试要求,并且平均优化测试时间是传统BP神经网络检测时间的一半,因此,优化后的BP神经网络算法的性能十分优越。 相似文献
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基于改进BP算法的数字字符识别 总被引:8,自引:0,他引:8
本文利用BP神经网络算法,在MATLAB环境下,分别用理想字符信号和含噪声字符信号对同一网络进行了训练,使系统具有较强的容错性。最后用实际扫描的不同字体字符进行了识别实验。实验结果证明了系统在实际应用中的可行性。 相似文献
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BP神经网络学习算法的联合优化 总被引:18,自引:0,他引:18
针对BP网络学习速度的缓慢性,本文提出了一种联合优化后的快速学习算法。其改进具体表现在以下方面:(1)采用Cauchy误差估计器代替传统的LMS误差估计器,(2)对常规的Sigmoid函数引入形态因子;(2)采用非单调线性搜索法实现学习步长的自适应变化。最后,本文以模式分类,函数逼近和数据压缩的典型应用为例分别与标准BP常规改进算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
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高速数据传输中信道均衡算法大致分为三类,即基于LMS准则,LS准则和人工神经网络的自适应算法,本文研究了这三类算法,并对部分算法作了改进,以加快收敛速度,减小稳态失调,文中的算法均用28.8K Modem芯片设计的仿真系统产生的数据进行了性能测试。并给出了仿真曲线及实验结果。 相似文献