改進(jìn)BP算法的研究及應(yīng)用

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1、軟件時空文章編號:1008-0570(2009)08-3-0170-02《微計(jì)算機(jī)信息》(管控一體化)2009年第25卷第8-3期改進(jìn)BP算法的研究及應(yīng)用StudyoftheImprovedBPAlogrithmandApplication(中國礦業(yè)大學(xué)徐州)徐月美張虹姜行了分析對作用函值后得到的應(yīng)用實(shí)薇具XUYue-meiZHANGHongJIANGWei摘要：文中先對BP算法進(jìn)，然后針對標(biāo)準(zhǔn)BP算法的不足進(jìn)行了改進(jìn)，通過數(shù)進(jìn)行修正、自動調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率以及選擇初始權(quán)了改進(jìn)的BP算法，并給出了在車牌識別技術(shù)中例。對比分析識別數(shù)據(jù)，可以看出改進(jìn)后的算法收斂速度快、識別時間短、識別率非常高等方面的

2、優(yōu)點(diǎn)，識別性能得到了很大優(yōu)化。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；車牌識別；BP算法中圖分類號：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A技術(shù)創(chuàng)新Abstract:First,BPAlgorithmisanylized?TowardthelimitationofstandardBPalogrithm,animprovedBPalogrithmisobtainedbymodifyingtheactionfunction,regulatingthelearningrateandchoosingtheinitialweights.Andthenarecognitionexampleaboutlicenseplaterecognit

3、iontechnologyisgiventoprovetheimprovedBPalgorithm.Fromtheexamresults,theimprovedBPalgorithmhassomeadvantagesinfastconvergencespeed,shortrecognitiontimeandhighrecognitionrate.Keywords:neuralnetwork;Vehiclelicenseplaterecognition;BPalogrithm1引言20世紀(jì)80年代中期,美國很多學(xué)者就完整地提出了反向傳播學(xué)習(xí)算法，簡稱為BP(Back-Propagation)

4、算法，BP算法因其良好的非線性映射能力和柔軟的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，口前已被廣泛應(yīng)用于模式識別、數(shù)據(jù)預(yù)測、圖像處理等各個領(lǐng)域，它的理論發(fā)展也日趨成熟。近年來，人們圍繞如何加速傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)的收斂速度及盡量陷入局部最優(yōu)解等問題做了人量的研究工作，并提出了許多改進(jìn)的方案。本文在詳細(xì)研究BP算法及改進(jìn)算法基礎(chǔ)上，通過“車牌識別”實(shí)例對標(biāo)準(zhǔn)BP算法和改進(jìn)BP算法進(jìn)行了比較研究，并給出了相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。(i=l,2,...,M;j=l,2,...,N)(k=l,2,...,N)(4)式中：N、M分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出的維數(shù),H=(hl,h2,...,hN)是隱含神經(jīng)元的輸出。此映射由網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(連接權(quán)和閾值)決定

5、，故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射可表示為：Y二f(Y,C),其中：C=(C1,C2,...,CN)為可修改參數(shù)。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在反饋連接時，有如下方程：(5)式中：t為時間間隔,Z是外界輸入的直接激勵總和。其中神經(jīng)元在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的位置坐標(biāo)U(￡)為位置s上神經(jīng)元的膜電位,w2BP算法基本理論2」神經(jīng)元的信息處理對于輸入信號XI、X2XN,膜電位的變化量由輸入信號的加權(quán)和來決定，如卜?式所示：(1)輸出信號Y則可表示為：匕眄是從「位置神經(jīng)元到位置神經(jīng)元的連接權(quán)值。圖1前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖Y=f(u-0)(2)式屮:0為閾值。在連續(xù)時間模型中，通常膜電位服從下列方程：式屮:t為時間間隔，這時輸出Y可表示為

6、：2.3BP算法的不足曲于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是反向傳播的網(wǎng)絡(luò)，并且這種網(wǎng)絡(luò)僅通過許多具有簡單處理能力的神經(jīng)元的復(fù)合作用使網(wǎng)絡(luò)具有復(fù)雜的非線性映射能力而沒有反饋，因此在實(shí)際應(yīng)用中在存在不少問題：(3)。2.2BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對于沒有反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)有一個包含了輸入層、隱含層和輸出層的3層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖1所示：從輸入X=(X1,X2,……,XN)到輸出Y=(Y1,Y2,……,YM）的映射為：（1）不能保證收斂到全局最小點(diǎn);（2）學(xué)習(xí)算法的收斂速度很慢；（3）網(wǎng)絡(luò)的隱含節(jié)點(diǎn)個數(shù)的選取尚無統(tǒng)一而完整的理論指導(dǎo)。3BP算法及其改進(jìn)3」標(biāo)準(zhǔn)BP算法的計(jì)算步驟BP算法由兩部分組成：信息的正向傳遞與誤

7、差的反向傳《現(xiàn)場總線技術(shù)應(yīng)用200例》-170-360元/年郵局訂閱號：82-946您的論文得到兩院院士關(guān)注播。在正向傳遞過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層計(jì)算傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響卜-一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層沒有得到期望的輸出，則計(jì)算輸出層的誤差變化值，然后蟲比聰屹?,通過網(wǎng)絡(luò)將誤差信號沿原來的連接通路反傳冋來修改各層神經(jīng)元的權(quán)值直至達(dá)到期舉目標(biāo)。軟件時空4車牌識別BP網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析對于在公