检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用文摘 2024年第23期40卷 171-173,176页

作者：陈新中狄博文熊诗中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007

传统误差反向传播(BackPropagation,BP)神经网络虽然具有较强的拟合能力,但其预测误差受到学习率和权值更新方式的影响较大。如果学习率选择不当,网络的权值更新可能陷入局部最优,从而影响整体的优化能力。为了解决这些问题,通过优化权... 详细信息

传统误差反向传播(BackPropagation,BP)神经网络虽然具有较强的拟合能力,但其预测误差受到学习率和权值更新方式的影响较大。如果学习率选择不当,网络的权值更新可能陷入局部最优,从而影响整体的优化能力。为了解决这些问题,通过优化权值更新、调整学习率和数据集预处理等方法,文章对传统BP网络算法进行了改进。仿真结果表明,优化后的BP神经网络具有更低的均方误差,并能更快速、稳定地实现收敛。

关键词：误差反向传播神经网络算法优化

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误差反向传播卷积神经网络的权值更新

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信息工程大学学报 2021年第5期22卷 537-544页

作者：朱奕坤郭从洲李可吴限量信息工程大学河南郑州450001

误差反向传播卷积神经网络在误差反向传播中的权值更新对网络结构的优化、显卡的设计制造以及底层源代码编写都具有很重要的指导意义。针对目前关于权值更新的基础算法分析不足的问题,以简单的误差反向传播卷积神经网络为例,将卷积神经... 详细信息

误差反向传播卷积神经网络在误差反向传播中的权值更新对网络结构的优化、显卡的设计制造以及底层源代码编写都具有很重要的指导意义。针对目前关于权值更新的基础算法分析不足的问题,以简单的误差反向传播卷积神经网络为例,将卷积神经网络的结构中共用的卷积层、池化层、激活函数以及损失函数的权值更新方法进行了推导,并给出了严密的数学证明。最后,利用经典的分类模型进行试验验证,清晰地诠释了监督学习卷积神经网络误差反向传播过程中权值更新的计算过程。

关键词：卷积池化前馈学习误差反向传播权值更新

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一种基于误差反向传播优化的多通道SAR相位误差估计方法

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雷达学报（中英文） 2020年第5期9卷 878-885页

作者：崔磊仇晓兰郭嘉逸温雪娇杨俊莹付琨中国科学院电子学研究所苏州研究院苏州215123 中国科学院空天信息创新研究院北京100190 微波成像技术国家级重点实验室北京100190

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误... 详细信息

方位向多通道合成孔径雷达(SAR)可实现高分辨率宽测绘带成像,准确估计通道间相位误差是保障成像质量的关键。该文提出了基于误差反向传播训练优化的通道相位误差估计方法,该方法根据多通道SAR回波生成的物理过程,构建含有通道间相位误差待估计参数的观测矩阵,通过初始化的通道误差和初始化的目标散射系数参数生成初始化的SAR回波,并计算该回波与多通道SAR实测回波之间的误差,通过深度学习中常用的误差反向传播的方法,不断训练优化上述参数,最终获得通道间相位误差的估计值,同时也得到了对稀疏目标散射系数的估计。该方法基于误差反向传播方法,并将该方法与通道误差的形成原理相结合,在稀疏假设下同时完成了相位估计和成像,为多通道SAR误差估计提供了一种全新的思路。多通道SAR仿真数据验证了该文算法的有效性。

关键词：合成孔径雷达高分辨率宽测绘带误差反向传播多通道SAR 相位误差估计

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改进误差反向传播法神经网络对手写数字识别

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电子设计工程 2021年第23期29卷 20-24页

作者：于文生张轩雄上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提高误差反向传播法对手写数字的识别准确率,在已有的神经网络基础上,改进误差反向传播法神经网络激励算法... 详细信息

针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提高误差反向传播法对手写数字的识别准确率,在已有的神经网络基础上,改进误差反向传播法神经网络激励算法,使用新的激活函数,优化参数的更新,取交叉熵函数并引用BatchNorm算法。采用MNIST数据集对搭建的神经网络进行训练、测试,优化了神经网络的训练速率和识别精度。实验表明,改进后的误差反向传播算法神经网络对比手写数字的识别准确率提高了4%。

关键词：误差反向传播神经网络激活函数交叉熵函数 BatchNorm算法识别精度

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一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统

一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统

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作者：张黎明代亚美赵辉王勋林静涵王洋孟姣牛庆然章国江霍鑫 150081 黑龙江省哈尔滨市南岗区保健路157号

一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统，涉及神经网络技术领域，用以解决现有技术不能对手绘图像数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：设计一个或多个规则图形描绘模板；根据规则图形描绘模板获取手绘图像数据... 详细信息

标准号: CN113240018B

一种基于误差反向传播算法的手绘图形分类方法及系统，涉及神经网络技术领域，用以解决现有技术不能对手绘图像数据进行有效分类的问题。本发明的技术要点包括：设计一个或多个规则图形描绘模板；根据规则图形描绘模板获取手绘图像数据；对手绘图像数据进行预处理；构建并训练BP神经网络模型；将待分类手绘图像数据输入训练好的BP神经网络模型，获取分类结果。本发明可以区分出书写轨迹之间细微的差异，对于书写者是否存在震颤的划分更为精准。本发明可应用于临床医疗上以判断患者手部是否存在震颤。

关键词：规则图形手绘图像图像数据震颤预处理神经网络技术误差反向传播分类结果患者手部技术要点临床医疗模板获取手绘图形书写轨迹有效分类描绘分类构建算法书写应用

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基于脉冲时间序列误差反向传播的触觉物体识别方法

基于脉冲时间序列误差反向传播的触觉物体识别方法

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作者：杨静刘庭卿吉晓阳李少波侯庆尹宝凡阮小利 550000 贵州省贵阳市花溪区贵州大学

本发明提出了一种基于脉冲时间序列误差反向传播的触觉物体识别方法，包括：S‑A，搭建基于脉冲神经元的脉冲神经网络模型；S‑B，将用于模型训练的触觉数据输入脉冲神经网络模型，并通过脉冲时间序列的误差反向传播算法对建立的脉冲神经... 详细信息

标准号: CN115358261A

本发明提出了一种基于脉冲时间序列误差反向传播的触觉物体识别方法，包括：S‑A，搭建基于脉冲神经元的脉冲神经网络模型；S‑B，将用于模型训练的触觉数据输入脉冲神经网络模型，并通过脉冲时间序列的误差反向传播算法对建立的脉冲神经网络模型进行训练，根据计算所得的梯度来迭代更新直到得到最优的网络权重参数，最终得到训练完毕的脉冲神经网络模型；S‑C，将待识别的触觉数据输入神经网络模型，输出物体识别结果。本发明能够方法能很好处理离散的触觉数据信息，且考虑了触觉数据的时间动态信息以及计算成本较高的问题，从而实现机器人触觉物体识别效果大大提高，具有高效率、高准确率、低耗能等优点。

关键词：触觉数据脉冲神经网络脉冲误差反向传播时间序列物体识别神经元神经网络模型输入神经网络机器人触觉迭代更新模型训练时间动态输出物体输入脉冲低耗能高效率网络权准确率触觉算法

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一种基于历史误差反向传播的自适应交通信号控制方法

一种基于历史误差反向传播的自适应交通信号控制方法

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作者：李有红马静琪汤堡盛王祺森徐泽鹏梁浩楠 510000 广东省广州市增城区华立科技园华立路11号

本发明公开了一种基于历史误差反向传播的自适应交通信号控制方法，包括以下步骤：收集数据；数据预处理，包括数据清理、数据简化以及数据归一化；构建自适应的误差反向学习模型，添加CNN神经网络用于捕获未注意到的特征，并进行分类... 详细信息

标准号: CN113299069B

本发明公开了一种基于历史误差反向传播的自适应交通信号控制方法，包括以下步骤：收集数据；数据预处理，包括数据清理、数据简化以及数据归一化；构建自适应的误差反向学习模型，添加CNN神经网络用于捕获未注意到的特征，并进行分类处理；模型训练，将预处理后的数据集作为自适应的误差反向学习模型的输入进行误差方向学习；对自适应的误差反向学习模型进行评价，若达到期望误差则停止训练并用于实际交通信号控制，否则继续训练。本发明通过交通部门现有充足的数据集，对数据进行预处理，构建自适应控制模型，反复训练数据集从而得到相对应的阈值和权值，达到在任何交通路口都能自适应调整信号灯时长。

关键词：自适应预处理交通信号控制数据集构建学习误差反向传播数据归一化数据预处理训练数据集自适应调整自适应控制分类处理交通部门交通路口模型训练期望误差神经网络收集数据数据简化数据清理误差方向信号灯时长捕获

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一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法

一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法

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作者：彭良贵陈亚飞王煜李长生 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

本发明属于冶金自动化和智能化控制技术领域，特别涉及一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法。首先基于多层前馈神经网络建立冷轧板形预报网络，利用收集的历史冷轧轧制参数、板形控制参数等轧制数据和历史板形数据对冷... 详细信息

标准号: CN114192587A

本发明属于冶金自动化和智能化控制技术领域，特别涉及一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法。首先基于多层前馈神经网络建立冷轧板形预报网络，利用收集的历史冷轧轧制参数、板形控制参数等轧制数据和历史板形数据对冷轧板形预报网络进行离线训练，并将训练好的网络作为板形控制参数优化网络，用于在线计算。然后将所需的当前带钢的冷轧轧制参数、板形控制参数初始设定值以及板形目标值输入到板形控制参数优化网络。利用板形控制参数优化网络的网络预报板形值与板形目标值的偏差，基于误差反向传播算法对板形控制参数按照优先级进行逐一迭代计算，获得优化后的板形控制参数。

关键词：板形控制网络参数优化冷轧板形板形误差反向传播控制参数轧制参数冷轧算法预报智能化控制技术前馈神经网络冶金自动化板形数据初始设定迭代计算离线训练在线计算轧制带钢对板多层优化

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一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法

一种基于误差反向传播算法的冷轧板形控制参数设定方法

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作者：彭良贵陈亚飞王煜李长生 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

标准号: CN114192587B

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基于误差反向传播原理的结构探测超分辨显微技术研究

基于误差反向传播原理的结构探测超分辨显微技术研究

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作者：倪赫哈尔滨工业大学

学位级别：博士

光学显微镜在工业精密测量和生物成像领域中一直扮演着重要的角色,特别是在生物成像领域,分子荧光探针特异性标记技术的发展使得光学显微镜变得愈加不可替代,其非接触、无损、可动态实时观测特性是其他非光学显微测量手段难以具备的。但... 详细信息

光学显微镜在工业精密测量和生物成像领域中一直扮演着重要的角色,特别是在生物成像领域,分子荧光探针特异性标记技术的发展使得光学显微镜变得愈加不可替代,其非接触、无损、可动态实时观测特性是其他非光学显微测量手段难以具备的。但是,众所周知的光学衍射极限严重限制了其空间分辨能力,提升光学显微镜的空间分辨力是工业精密测量、精密制造、生物制药、活体细胞成像等众多前沿领域的迫切需求。本课题“基于误差反向传播原理的结构探测超分辨显微技术研究”主要针对生物成像领域,旨在通过结构探测方法实现对生物荧光样品的超分辨。结构探测方法可在不改变现有激光扫描显微系统结构的前提下相对宽场显微系统提升2倍的横向分辨力,与宽场结构照明技术相比,在激光扫描显微系统探测臂中实现的结构探测方法在原理上具备层析能力,而且通过结构探测超分辨可在长波照明条件下获得短波照明的分辨力,更长的激发波长意味着更大的探测深度及更小的光毒性和光漂白问题,更有利于生物细胞成像。但是,传统结构探测技术从结构照明技术发展而来,仍需使用余弦函数探测并进行频谱重构,而实际的光学显微系统不可能完全理想,任何器件的参数或位置偏差都会导致探测函数与理论值的差异,而频谱重构过程又会引入新的误差,导致结构探测超分辨成像分辨力的降低。另外,结构探测技术必须首先通过CCD/CMOS逐点采集光斑图像,再由计算机通过数字图像处理实现“虚拟”探测和图像重建,其原始光斑图像的逐点采集方式导致传统结构探测技术的成像速度极其低下,远远无法满足快速成像需求。本课题首先分析了在激光扫描显微系统探测臂中的结构性非均匀探测理论,证明在激光扫描显微系统中的结构探测方法与宽场显微系统中的结构照明方法同样具备基于频带扩展的超分辨成像能力。然后建立了基于单个神经元的结构探测超分辨模型,通过误差反向传播算法实现对结构探测函数的求解。此外,本课题针对传统结构探测技术的原有图像采集方式对成像速度的限制问题,研究了基于时空调制原理的阵列式并行结构探测快速成像方法,在实现超分辨的同时显著提高结构探测成像速度。本课题主要工作内容如下:（1）针对结构探测函数的优化问题,提出并研究了基于误差反向传播原理的结构探测超分辨显微成像方法,以激光扫描显微系统探测臂的结构探测超分辨理论为基础,建立基于单个神经元的结构探测超分辨模型,通过结构探测函数与探测光斑图像的一次结构探测直接重建超分辨图像,消除传统结构探测方法的多次探测和频谱重构过程。首次在结构探测显微系统中引入误差反向传播方法并建立了基于该方法的结构探测函数优化模型,即样品参考图像与实际结构探测重建图像之间的误差通过反向传播实现对结构探测函数中权值的调整,解决因余弦结构探测函数误差导致的分辨力下降问题。设计并编写了基于Visual Studio MFC的高效结构探测函数计算软件,通过仿真模拟激光扫描显微镜对样品扫描探测,仿真证明,系统横向分辨力提升为宽场显微系统的2倍。（2）针对传统结构探测技术中的图像采集效率问题,提出并研究了基于时空调制原理的阵列式并行结构探测成像方法,在激光扫描显微系统中,使用CCD/CMOS在激光扫描显微系统中采集光斑图像,基于时空调制原理对光源强度在时间上进行脉冲调制和空间上进行位置扫描累积形成阵列光斑图像。通过对激光二极管和扫描振镜的高速调制,实现对低速相机的时分复用,达到高速阵列式光斑图像采集的目的。在实验中,设置N×N的采集阵列,将采集图像总数减少为原来的1/N2,通过减少图像采集数量提高数据采集速度,可在不增加系统结构、不降低扫描精度、不损失分辨力的前提下,显著提高结构探测方法的成像速度。最后,搭建基于时空调制的阵列式并行结构探测成像系统,对标准鉴别力板进行超分辨成像测试,获得了超过1.6倍的横向分辨力提升。对荧光标记的人类宫颈癌细胞（HeLa细胞和SiHa细胞）进行超分辨成像测试,获得了约1.8倍的横向分辨力提升。验证了基于误差反向传播原理的结构探测超分辨方法对生物荧光样品成像的有效性,且在激光扫描显微系统中通过时空调制实现了快速的结构探测超分辨成像。

关键词：超分辨结构探测误差反向传播时空调制荧光显微成像

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