BP网络局部学习速率自适应SA算法的改进

Silva-Almeida(SA)算法是最好的局部学习速率自适应算法之一,在对SA算法进行研究分析的基础上,提出 两项改进措施,使改进后的SA算法较原SA算法震荡现象大大减弱,训练速率有较大加快,训练精度有较大提高。在仿 真实验中,改进的SA算法在一定程度上优于RPROP算法。

基于自适应学习局部二值模式的苹果叶部病斑分割与检测

为了准确、快速地检测作物叶部病害,提出一种基于自适应学习局部二值模式(adaptive learning local binary pattern,简称ALLBP)的苹果叶部病斑分割与检测方法。首先利用ALLBP获取正常叶片图像和病害叶片图像的特征差异,并确定病斑判断阈值,然后将待识别的叶片图像分割为大小相同的子块,再提取同样的特征与阈值进行比较,以判定各子块中是否有病斑。结果表明,该方法能够有效检测苹果病斑的分布特性,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CS-LBP)相比,该方法具有更少的特征维数和更高的正确识别率。

用于发酵过程在线建模的自适应局部最小二乘支持向量机回归方法

提出一种基于自适应局部学习的最小二乘支持向量机回归(LSSVR)在线建模方法。考虑样本间的距离和角度信息以获得更全面合理的相似样本集,推导了采用快速留一法在线优化模型参数的准则,并给出了发酵过程在线自适应模型选择的策略。以链激酶流加发酵过程为例,验证了所提出算法能够从过程的第2批次开始,同时对活性菌体浓度和链激酶浓度进行较准确的在线预报,较普通的局部LSSVR等建模方法具有更高的预报精度和自适应性。

基于改进BP网络的图像压缩

针对BP网络的图像压缩技术,提出了一种改进的BP网络局部学习自适应Silva-Almeida(SA)算法,该算法将训练过程分为加速、平稳收敛两个阶段的基础上,同时局部自适应调整学习速率和动量因数两个参数。经曲线拟合试验,其训练精度有较大提高,震荡现象得到进一步改善,训练速度加快。在图像压缩的仿真试验中,相对于目前常用的弹性BP算法(RPROP算法),该算法训练速度加快,重建图像质量有很大提高,利用该算法进行图象压缩可以获得更高的压缩比。