论文
人工神经网络在车辆声学分类中的应用
第一作者: | 刘壮明 |
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英文第一作者: | Liu Zhuangming |
英文联系作者: | Liu Zhuangming |
发表年度: | 2008 |
摘要: | 传统反向传播(BP,Back-Propagation)算法虽然解决了多层感知器的收敛问题,但是训练时间长、收敛速度慢。本文针对训练样本分布状态未知的问题,提出了一种有效的加速收敛方法,即对不同的训练样本选择不同的学习率。将这种改进的BP算法应用到履带车与轮式车的声学分类中,明显提高了算法的收敛速度、泛化能力及稳定性,并可根据需要调整两种车辆的识别率。 关键词多层感知器,反向传播算法,样本非均匀分布,车辆声学分类 |
刊物名称: | 应用声学 |