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改进的BP算法在多目标识别中的应用
被引量：
23
1
作者
许廷发
张敏
+2 位作者
顾海军
宋建中
韩广良
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003年第5期513-515,共3页
为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面...
为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。
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关键词
神经网络
目标识别
BP算法
人工视觉
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题名
改进的BP算法在多目标识别中的应用
被引量：
23
1
作者
许廷发
张敏
顾海军
宋建中
韩广良
机构
中国科
学院
长春
光学精密机械与物理研究所
长春师范学院数理学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003年第5期513-515,共3页
基金
中国科学院知识创新工程青年基金资助项目(No.Q01H01)
文摘
为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。
关键词
神经网络
目标识别
BP算法
人工视觉
Keywords
neural network
target recognition
BP algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的BP算法在多目标识别中的应用
许廷发
张敏
顾海军
宋建中
韩广良
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003
23
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