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一种抗遮挡的时空上下文目标跟踪 预览
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作者 梁宵 沈茂先 陈国栋 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期54-58,63共6页
目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融... 目标跟踪是一个比较热门的研究方向,其性能受到多方面影响。时空上下文跟踪算法是利用目标附近的信息对目标进行跟踪,但该算法的不足是仅使用单一的灰度特征和固定的学习率。将HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征与灰度特征进行融合,且对跟踪结果进行相似度计算进而抑制目标的漂移,采用自适应变化的学习率以适应跟踪目标的变化。经过仿真实验证明,相较于时空上下文跟踪算法所提出的方法鲁棒性更好,对光照的变化、目标形变以及遮挡等情况下都具有较强的跟踪能力。 展开更多
关键词 目标跟踪 时空上下文 特征融合 自适应学习率 漂移
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基于改进BP算法的煤灰结渣特性诊断模型 预览 被引量:8
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作者 肖隽 吕震中 +1 位作者 王军 宋兆龙 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期 271-274,共4页
在传统BP算法的基础上对BP算法进行了改进,并引入了共轭梯度和自适应学习速率,其收敛速度快,能够有效避开局部极小值;以实际观测数据为样本,应用改进的BP算法建立了一种新的煤灰结渣特性诊断模型,结果表明该诊断模型可靠性高,具有重要... 在传统BP算法的基础上对BP算法进行了改进,并引入了共轭梯度和自适应学习速率,其收敛速度快,能够有效避开局部极小值;以实际观测数据为样本,应用改进的BP算法建立了一种新的煤灰结渣特性诊断模型,结果表明该诊断模型可靠性高,具有重要的实用价值. 展开更多
关键词 BP算法 煤灰 结渣特性 诊断模型 锅炉 共轭梯度算法 自适应学习速率
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独立自适应学习率优化深度信念网络在轴承故障诊断中的应用研究
3
作者 沈长青 汤盛浩 +3 位作者 江星星 石娟娟 王俊 朱忠奎 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期81-88,共8页
对机械装备轴承等关键对象的健康状态监测正在步入大数据、智能化时代。传统的轴承故障诊断方法大多数依靠人工提取特征,这需要依赖于复杂的信号处理方法以及丰富的专业经验积累。深度学习方法作为一种可以学习数据深层次特征的新的机... 对机械装备轴承等关键对象的健康状态监测正在步入大数据、智能化时代。传统的轴承故障诊断方法大多数依靠人工提取特征,这需要依赖于复杂的信号处理方法以及丰富的专业经验积累。深度学习方法作为一种可以学习数据深层次特征的新的机器学习方法,将其引入机械故障诊断领域,并对其运行效率、故障识别精度进行提升,将进一步提高基于深度学习方法在故障诊断领域的实用性。提出一种基于Nesterov动量法的独立自适应学习率优化的深度信念网络,引入Nesterov动量法代替传统动量法预测参数下降的位置,控制参数达到最优点的速度,避免了传统动量法引起的错过最优点问题;利用独立自适应学习率在梯度更新时自适应选择下降步长,加快模型训练,提高模型的泛化能力。试验结果表明,在诊断精度上,相比支持向量机和标准深度信念网络,提出的方法对不同载荷工况下轴承故障识别均获得了最高的精度;在运行效率上,相比现有一些优化算法,该优化模型能够稳定有效的加快模型训练速度,提升深度信念网络的泛化能力,有效地实现轴承故障诊断。 展开更多
关键词 机械装备 故障诊断 Nesterov动量法 独立自适应学习率 深度信念网络
基于电动舵机优化控制的仿真研究 预览 被引量:1
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作者 肖业伟 吴称列 王正强 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第11期321-324,共4页
电动舵机是个多变量、非线性、强耦合、时变的复杂系统,传统的PID等控制方法对其进行控制时存在精度低、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,本文设计了一种改进学习算法的补偿模糊神经网络(CFNN)控制器,在补偿模糊神经网络学习算法... 电动舵机是个多变量、非线性、强耦合、时变的复杂系统,传统的PID等控制方法对其进行控制时存在精度低、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,本文设计了一种改进学习算法的补偿模糊神经网络(CFNN)控制器,在补偿模糊神经网络学习算法中加入自适应学习速率因子,使神经网络的学习速率根据当前的学习收敛速度做动态的调整,从而加快学习收敛速度,改善其控制性能。仿真结果表明,采用改进学习算法的补偿模糊神经网络控制的电动舵机系统响应更快,鲁棒性强、位置跟踪精度更高,其控制性能优于传统的PID控制与经典学习算法的补偿模糊神经网络控制。 展开更多
关键词 电动舵机 自适应学习速率因子 补偿模糊神经网络
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改进的神经网络红外图像非均匀性校正方法 预览 被引量:5
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作者 张红辉 罗海波 +1 位作者 余新荣 丁庆海 《红外技术》 CSCD 北大核心 2013年第4期232-237,241共7页
为解决传统基于神经网络的红外图像非均匀校正算法存在的目标模糊、拖影等问题,提出了一种增强型神经网络方法。该方法首先呆用边缘保护滤波器得到期望值,以达到利用景像的边缘信息来指导校正系数更新的目的,在此基础上,通过自适应... 为解决传统基于神经网络的红外图像非均匀校正算法存在的目标模糊、拖影等问题,提出了一种增强型神经网络方法。该方法首先呆用边缘保护滤波器得到期望值,以达到利用景像的边缘信息来指导校正系数更新的目的,在此基础上,通过自适应学习率以稳定和加速学习过程,实验结果表明,该方法解决了目标模糊和拖影问题,同时有效改善了非均匀性校正的效果和效率。 展开更多
关键词 红外图像 非均匀性校正 神经网络 自适应调节
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基于自适应学习速率的改进BP神经网络 预览 被引量:4
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作者 唐艳 付存君 魏建新 《计算机光盘软件与应用》 2012年第4期 48-49,共2页
BP神经网络自被提出以来,便作为非线性系统的辨识工具在模式识别、系统控制等多领域得到广泛应用。但BP算法仍存在缺陷,在学习时容易陷入局部极小。本文采用调整神经元转换函数的方法,并采用学习速率自适应调整来克服网络训练速度慢、... BP神经网络自被提出以来,便作为非线性系统的辨识工具在模式识别、系统控制等多领域得到广泛应用。但BP算法仍存在缺陷,在学习时容易陷入局部极小。本文采用调整神经元转换函数的方法,并采用学习速率自适应调整来克服网络训练速度慢、不易收敛到全局最优等缺点。通过仿真实验表明,改进后的方法可行。 展开更多
关键词 BP 神经元网络 学习速率自适应 挤压函数
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BP神经网络在图像字符识别中的改进和应用 预览 被引量:5
7
作者 张永宏 吴鑫 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2012年第6期526-529,共4页
传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法... 传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法陷入局部极小点.将该算法应用于图像字符识别系统中,通过一系列实验优化系统参数之后给出系统识别结果,表明该系统识别具有较高的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 字符识别 BP神经网络 动量因子 自适应学习率
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基于改进BP神经网络的手写字符识别 被引量:19
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作者 许宜申 顾济华 +2 位作者 陶智 吴迪 朱明诚 《通信技术》 2011年第5期106-109,118共5页
针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结合策略对神经网络初始参数进行设置。通过在权重计算公式中加入动量项,降低神经网络对误差曲面局部调... 针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结合策略对神经网络初始参数进行设置。通过在权重计算公式中加入动量项,降低神经网络对误差曲面局部调节的敏感性,有效抑制其陷于局部极小。学习速率根据总误差的变化进行自适应调整,可以有效地缩短学习时间,加快收敛速度。将该改进算法应用于数字、英文字母以及简单汉字的手写字符识别系统中,进行了有无动量、有无噪声等实验,结果表明该方法与传统BP算法相比识别精度较高、训练时间较短且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 模式识别 BP神经网络 算法改进 手写字符识别 附加动量 自适应学习速率
手绘电路图形符号识别技术的研究 预览
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作者 常丹华 姚海浩 杨峰明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第31期 154-156,共3页
特征提取和分类器设计是手绘电路图形符号识别系统的关键环节。针对手绘图形不规则性的特点,提出了一种基于视觉的特征提取方法,并利用自适应学习速率的改进型BP神经网络进行分类识别。通过对10种手绘电路图形符号的分类实验,验证了文... 特征提取和分类器设计是手绘电路图形符号识别系统的关键环节。针对手绘图形不规则性的特点,提出了一种基于视觉的特征提取方法,并利用自适应学习速率的改进型BP神经网络进行分类识别。通过对10种手绘电路图形符号的分类实验,验证了文中设计的识别系统具有很好的分类效果和较强的实用性。 展开更多
关键词 手绘电路图形符号 特征提取 自适应学习速率 BP神经网络
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基于改进BP神经网络砾石土-滤层渗透破坏判别研究 预览
10
作者 卢建移 段波 《云南水力发电》 2011年第5期 4-6,22,共4页
针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小、学习过程中常常发生振荡等缺陷,提出了在BP算法中引入动量因子,并采用自适应调整学习率的梯度下降算法,建立了砾石土渗透破坏判别的改进BP神经网络模型。根据砾石土渗透破坏的实测资料,分别... 针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小、学习过程中常常发生振荡等缺陷,提出了在BP算法中引入动量因子,并采用自适应调整学习率的梯度下降算法,建立了砾石土渗透破坏判别的改进BP神经网络模型。根据砾石土渗透破坏的实测资料,分别对BP神经网络判别结果和改进的BP神经网络判别结果进行比较,结果表明后者比前者判别能力更佳。 展开更多
关键词 BP神经网络 动量因子 自适应学习率 渗透破坏
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基于自适应学习速率的改进型BP算法研究 预览 被引量:14
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作者 杨甲沛 李锵 +1 位作者 刘郑 袁晓琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期 56-58,66,共4页
从感知器的结构及学习规则无法执行异或问题出发,用神经网络中的BP网络来解决异或问题,消除了感知器的局限性,但BP算法在具体实现中常会出现一些问题,如:收敛速度缓慢且与其他参数存在较强的耦合关系,局部极小等。对此,从前馈神... 从感知器的结构及学习规则无法执行异或问题出发,用神经网络中的BP网络来解决异或问题,消除了感知器的局限性,但BP算法在具体实现中常会出现一些问题,如:收敛速度缓慢且与其他参数存在较强的耦合关系,局部极小等。对此,从前馈神经网络的原理出发,提出了一种自适应学习速率因子方法,用于对BP算法的改进,并将改进后的算法用于二维XOR问题及多维XOR问题的学习中。仿真实验证明,改进后的算法可显著提高网络的学习速度,且学习过程具有良好的收敛性及较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 神经网络 异或 自适应学习速率 反向传播
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降雨径流模拟神经网络模型及应用 预览 被引量:7
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作者 包红军 李致家 王莉莉 《西安建筑科技大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2009年第5期 719-722,共4页
针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA—BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,... 针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA—BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,将GA—BP模型、BP模型以及新安江模型应用于水文日径流过程模拟,进行应用比较以及分析GA-BP模型在水文径流模拟过程中的难点及其可行性.结果表明,GA—BP模型优化了网络结构,加快了算法收敛速率;可以用于降雨径流过程模拟,也为今后类似研究提供一种模拟技术.在实际应用中可以根据流域资料情况选择合适的模型进行水文模拟作业. 展开更多
关键词 降雨径流模拟 人工神经网络 遗传算法 附加动量法 自适应学习速率 新安江模型 月潭流域
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自适应学习率的小波神经网络逼近算法 预览
13
作者 魏燕明 陈俊峰 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第7期 73-75,共3页
提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变... 提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题。采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络。 展开更多
关键词 神经网络 自适应学习率 小波神经网络 函数逼近
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基于神经网络的路口交通流转向比预测 预览 被引量:4
14
作者 李瑞敏 陆化普 史其信 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期 743-747,共5页
为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量,提出了基于改进BP(back-propagation)神经网络的路口交通流转向比预测模型,给出了相应参数的计算方法;采用自适应学习率和动量梯度下降法以提高神经网络的学习速度和算法的可靠性,并... 为了预测路口交通信号控制所需的转向交通流量,提出了基于改进BP(back-propagation)神经网络的路口交通流转向比预测模型,给出了相应参数的计算方法;采用自适应学习率和动量梯度下降法以提高神经网络的学习速度和算法的可靠性,并用调查数据对模型进行了检验.研究结果表明,与传统的平均值法相比,用所提出的模型,平均绝对相对误差减小约1%~3%. 展开更多
关键词 交通流转向比 预测模型 神经网络 自适应学习率
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基于BP神经网络的企业信用评级模型 预览 被引量:6
15
作者 张鸿 丁以中 《上海海事大学学报》 北大核心 2007年第3期 64-68,共5页
通过科学的方法对企业信用进行分析、评级和判断,给出定性与定量相结合的指标体系,建立基于BP神经网络的两类企业信用评级模型.针对局部收敛的缺点,用自适应学习率和附加动量项改进信用评级,并运用该模型对我国2004年100家ST和非S... 通过科学的方法对企业信用进行分析、评级和判断,给出定性与定量相结合的指标体系,建立基于BP神经网络的两类企业信用评级模型.针对局部收敛的缺点,用自适应学习率和附加动量项改进信用评级,并运用该模型对我国2004年100家ST和非ST上市公司进行评级,得出对训练样本和测试样本的评级准确率,表明神经网络技术作为智能化科学方法,非常适合企业信用评级,但也存在网络稳定性差等不足. 展开更多
关键词 BP神经网络 信用评级 指标体系 自适应学习率 动量项
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河网水情预测的三种BP神经网络方法比较 预览 被引量:5
16
作者 王艳君 金生 《水电能源科学》 北大核心 2010年第2期 19-21,12,共4页
针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量-学习率自适应算法和Levenberg—Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算... 针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量-学习率自适应算法和Levenberg—Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均有明显的提高,L—M法的收敛速度较动量-学习率自适应算法更快,但在对超出训练样本特征范围的1998年超百年一遇历史性特大洪水进行外推模拟时,动量-学习率自适应算法表现更好。 展开更多
关键词 普通BP算法 动量-学习率自适应算法 Levenberg—Marquart法 河网 水情预测
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