文献类型：期刊文章

作　　者：许廷发[1] 张敏[2] 顾海军[1] 宋建中[1] 韩广良[1]

机构地区：[1]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130022 [2]长春师范学院数理学院,吉林长春130024

出　　处：《光学精密工程》

基　　金：中国科学院知识创新工程青年基金资助项目(No.Q01H01)

年　　份：2003

卷　　号：11

期　　号：5

起止页码：513-515

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了实现对多目标的识别,提出了一种改进的BP算法。采用在步长函数中加入变动量因子,即当连续两次迭代其梯度方向相同时,步长加倍;当连续两次迭代其梯度方向相反时,步长减半。由于步长在迭代过程中自适应进行调整,使误差函数E在超曲面上的不同方向按照步长向极小点逼近,实现了对目标函数的优化。给出了在目标函数最优时的BP网络对三种飞机测试集的识别结果,其收敛速度比传统BP算法快4倍以上,表明该方法能够有效地用于多目标的识别。

关 键 词：神经网络 目标识别 BP算法 人工视觉  

分 类 号：TP391.41] TP183[计算机类]