基于改进的BP算法在模式识别中的应用

摘要：

　　由于神经网络具有良好的抽象分类特征，使其成为解决模式识别相关问题的有效工具。但是由于BP算法具有收敛速度慢、极易陷入局部极小值、易引起震荡效应等缺点，本文通过采用几种改进的BP算法，针对模式识别的应用领域进行了相应的仿真实验，实验结果表明与标准的BP算法相比较，其改进的PSO-BP算法能很好地对模式进行识别，在训练时间和识别精度方面都有了提高。

关键词： BP神经网络 分类特征 算法优化 模式识别

作者: GAO Wei 高巍 LIU Piyan 刘丕艳

作者单位: Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142 沈阳化工大学计算机科学与技术学院,沈阳,110142

会议类型: 国内会议

会议名称: 第21届全国计算机新科技与计算机教育学术大会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 370-374

在线出版日期: 2010-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）