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改进的BP算法在路面裂缝分类中的应用
被引量:
5
1
作者
高璐
黎蔚
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第28期201-205,共5页
针对传统BP神经网络训练速度慢,误差大且易陷入局部极小值的缺点,设计了一种改进的复合误差函数来代替传统的全局均方误差函数以提高其学习率,同时采用了改进的分层动态调整不同学习率的新BP神经网络对路面裂缝图片进行分类。实验结果表...
针对传统BP神经网络训练速度慢,误差大且易陷入局部极小值的缺点,设计了一种改进的复合误差函数来代替传统的全局均方误差函数以提高其学习率,同时采用了改进的分层动态调整不同学习率的新BP神经网络对路面裂缝图片进行分类。实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法在检测精度和速度上有了明显的提高。
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关键词
BP神经网络
裂缝分类
复合误差函数
分层动态调整
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职称材料
题名
改进的BP算法在路面裂缝分类中的应用
被引量:
5
1
作者
高璐
黎蔚
机构
河南科技大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第28期201-205,共5页
基金
河南省交通运输厅科技项目(No.2009p217)
文摘
针对传统BP神经网络训练速度慢,误差大且易陷入局部极小值的缺点,设计了一种改进的复合误差函数来代替传统的全局均方误差函数以提高其学习率,同时采用了改进的分层动态调整不同学习率的新BP神经网络对路面裂缝图片进行分类。实验结果表明,与传统方法相比,改进后的算法在检测精度和速度上有了明显的提高。
关键词
BP神经网络
裂缝分类
复合误差函数
分层动态调整
Keywords
BP neural network
crack classification
composite error function
stratified dynamic adjustment
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进的BP算法在路面裂缝分类中的应用
高璐
黎蔚
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
5
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