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1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中具有代表意義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,己獲得了廣泛的應(yīng)用.如果恰當(dāng)選擇BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),它能夠以極高的精度和泛化能力描述許多問(wèn)題.由于BP算法存在其固有的缺陷,許多專家學(xué)者對(duì)其性能的改善做了大量的工作,對(duì)BP算法進(jìn)行了卓有成效的研究.該文對(duì)BP算法作了一個(gè)系統(tǒng)的介紹,并分析了它存在的主要缺陷及其產(chǎn)生的原因,同時(shí)針對(duì)BP算法存在的主要缺陷指出了相應(yīng)的改進(jìn)措施.實(shí)驗(yàn)中以經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)的二值圖像直接作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入,略去了
2、對(duì)圖像進(jìn)行特征提取選擇的步驟,同時(shí)也是對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)能確?;儾蛔冃阅J阶R(shí)別理論的驗(yàn)證.在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,首先用加動(dòng)量項(xiàng)的BP算法對(duì)二值圖像進(jìn)行識(shí)別研究,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值在(0,1)范圍內(nèi)選取時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別正確率影響很大,并通過(guò)進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)提出了自己的見(jiàn)解并給出了理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)證明.針對(duì)BP算法收斂速度緩慢這一情況,分析其產(chǎn)生的主要原因(在學(xué)習(xí)過(guò)程中使用梯度下降法,因此存在誤差飽和現(xiàn)象),并在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的使用ESPE的BP算法(使用
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