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一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
1
作者
刘慧敏
王宏强
+2 位作者
黎湘
付耀文
沈荣骏
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1726-1730,共5页
针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以...
针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以保证权值的调节功能、使误差减小的特点。仿真结果表明:RGMOBP在学习性能上优于其它已有经典全局算法,是一种简单有效的神经网络特征层融合识别算法。
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关键词
全局自适应
bp
算法
特征层融合识别
回弹全局自适应动量
bp
算法
动量
bp
算法
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职称材料
题名
一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
1
作者
刘慧敏
王宏强
黎湘
付耀文
沈荣骏
机构
国防科技大学空间电子信息技术研究所
总装备部
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第10期1726-1730,共5页
基金
国防预研项目资助(513030202)
国家高技术863项目资助
文摘
针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以保证权值的调节功能、使误差减小的特点。仿真结果表明:RGMOBP在学习性能上优于其它已有经典全局算法,是一种简单有效的神经网络特征层融合识别算法。
关键词
全局自适应
bp
算法
特征层融合识别
回弹全局自适应动量
bp
算法
动量
bp
算法
Keywords
global
-
adaptive
bp
algorithm
feature-level
fusion
reeognition
resilient
global
-
adaptive
momentum
bp
algorithm
momentum
bp
algorithm
分类号
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
一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法
刘慧敏
王宏强
黎湘
付耀文
沈荣骏
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
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