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题名人工神经网络在车辆声学分类中的应用
被引量：1
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作者
刘壮明
管鲁阳
鲍明
李晓东
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机构
中国科学院声学研究所
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出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2008年第1期17-23,共7页
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文摘
传统反向传播(BP,Back-Propagation)算法虽然解决了多层感知器的收敛问题,但是训练时间长、收敛速度慢。本文针对训练样本分布状态未知的问题,提出了一种有效的加速收敛方法,即对不同的训练样本选择不同的学习率。将这种改进的BP算法应用到履带车与轮式车的声学分类中,明显提高了算法的收敛速度、泛化能力及稳定性,并可根据需要调整两种车辆的识别率。
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关键词
多层感知器
反向传播算法
样本非均匀分布
车辆声学分类
人工神经网络
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Keywords
Multilayer perceptron, Back-propagation （BP） algorithm, Imbalanced data distribution, Acoustic classification for vehicles
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U461
[机械工程—车辆工程]
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