应用声学
應用聲學
응용성학
APPLIED ACOUSTICS
2008年
1期
17-23
,共7页
刘壮明%管鲁阳%鲍明%李晓东
劉壯明%管魯暘%鮑明%李曉東
류장명%관로양%포명%리효동
多层感知器%反向传播算法%样本非均匀分布%车辆声学分类
多層感知器%反嚮傳播算法%樣本非均勻分佈%車輛聲學分類
다층감지기%반향전파산법%양본비균균분포%차량성학분류
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.
傳統反嚮傳播(BP,Back-Propagation)算法雖然解決瞭多層感知器的收斂問題,但是訓練時間長、收斂速度慢.本文針對訓練樣本分佈狀態未知的問題,提齣瞭一種有效的加速收斂方法,即對不同的訓練樣本選擇不同的學習率.將這種改進的BP算法應用到履帶車與輪式車的聲學分類中,明顯提高瞭算法的收斂速度、汎化能力及穩定性,併可根據需要調整兩種車輛的識彆率.
전통반향전파(BP,Back-Propagation)산법수연해결료다층감지기적수렴문제,단시훈련시간장、수렴속도만.본문침대훈련양본분포상태미지적문제,제출료일충유효적가속수렴방법,즉대불동적훈련양본선택불동적학습솔.장저충개진적BP산법응용도리대차여륜식차적성학분류중,명현제고료산법적수렴속도、범화능력급은정성,병가근거수요조정량충차량적식별솔.
