資源描述：
《bp網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法研究及其圖像模式識(shí)別應(yīng)用_戴永偉》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化2006年第11期JISUANJIYUXIANDAIHUA總第135期文章編號(hào):1006-2475(2006)11-0067-04BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法研究及其圖像模式識(shí)別應(yīng)用戴永偉,雷志勇(西安工業(yè)大學(xué)電信學(xué)院,陜西西安710032)摘要:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能主要包括收斂速度和收斂精度等方面,該訓(xùn)練性能在很大程度上取決于所選擇的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。本文針對(duì)模式識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域,通過(guò)實(shí)例,運(yùn)用Matlab編程對(duì)部分較好的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練性能進(jìn)行了比較研究,給出了模式識(shí)別應(yīng)用過(guò)程中BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的選擇依據(jù)。在此基礎(chǔ)
2、上,運(yùn)用BP網(wǎng)絡(luò)編程實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見(jiàn)單位符號(hào)圖像目標(biāo)的模式識(shí)別,并通過(guò)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,分析了用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像目標(biāo)模式識(shí)別的具體思路和方法。關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);學(xué)習(xí)算法;訓(xùn)練性能;模式識(shí)別;Matlab編程中圖分類(lèi)號(hào):TP183文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AResearchonBPNetworkLearningAlgorithmandApplicationinPicturePattern-recognitionDAIYong-wei,LEIZhi-yong(ElectronicandInformationInstitute,Ind
3、ustryUniversityofXi'an,Xi'an710032,China)Abstract:TrainingperformanceofBPneuralnetworkincludesconvergenceprecisionandconvergencerateanddependsonthelearningalgorithmchosentoagreatextent.Aimingatpattern-recognitionapplication,withMatlabprogrammingtool,thispaperst
4、udiesthetrainingperformanceofsomelearningalgorithmsthroughcomparisonandoffersthechoicebasisoflearningalgorithmsinpattern-recognitionfield.Onthisbasis,thispaperoffersakindofprogrammingrealizationofusingBPnetworktorecognizethepictureobjectsofcommonunitsymbols.Fur
5、ther,throughtherealizationcourseoftherecognitionalgorithm,thispaperanalysestheconcretethinkingandmethodofusingBPnetworkinpattern-recognitionapplicationofpictureobjects.Keywords:BPneuralnetwork;learningalgorithm;trainingperformance;pattern-recognition;Matlabprog
6、ramming0引言BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由眾多的神經(jīng)元經(jīng)可調(diào)的連接權(quán)值連接而成,其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,可操作性強(qiáng),能模擬任意的非線(xiàn)性輸入輸出關(guān)系,廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別、分類(lèi)、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。模式識(shí)別是指在面對(duì)某一事物時(shí)將其正確地歸入某一類(lèi)別。模式識(shí)別系統(tǒng)一般都由設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)兩個(gè)過(guò)程組成。設(shè)計(jì)是指用一定量的樣本進(jìn)行分類(lèi)器的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)是指用所設(shè)計(jì)的分類(lèi)器對(duì)待識(shí)別的樣本進(jìn)行分類(lèi)決策。這兩個(gè)過(guò)程分別對(duì)應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和識(shí)別應(yīng)用。在具體的模式識(shí)別應(yīng)用訓(xùn)練過(guò)程中,BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂速度及收斂精度跟所選擇的學(xué)習(xí)算法密切相關(guān)。1BP神經(jīng)網(wǎng)
7、絡(luò)算法原理1.1BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及運(yùn)算機(jī)制圖1三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層i、隱含層j、輸出層k及各層之間的節(jié)點(diǎn)連接權(quán)所組成,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。網(wǎng)收稿日期:2006-07-17作者簡(jiǎn)介:戴永偉(1981-),男,山東濟(jì)寧人,西安工業(yè)大學(xué)電信學(xué)院碩士研究生,研究方向:圖像處理,模式識(shí)別。68計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化2006年第11期絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程由信息正向傳播和誤差反向傳播構(gòu)成:(1)正向傳播過(guò)程:輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理,傳向輸出層。若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出不符,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播。①輸入層:輸入值一般為樣本
8、各分量輸入值,輸出值一般等于輸入值。②隱含層:對(duì)于節(jié)點(diǎn)j,其輸入值netj為其前一層各節(jié)點(diǎn)輸出值Oj的加權(quán)和;netj=∑wijOi(1)i輸出值為:Oj=fs(netj)(2)式中fs(＊)稱(chēng)為激勵(lì)函數(shù)或作用函數(shù),一般采用sigmoid函數(shù)。隱含層可為一層或多層。③輸出層:輸出層的輸入netk和輸出Ok與隱含層類(lèi)似。(2)反向傳播過(guò)程:運(yùn)用鏈
