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基于粒子群优化的仓虫分类识别技术研究
被引:2
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
董卓莉
[
1
,
2
]
机构
:
[1]
河南工业大学信息科学与工程学院
[2]
华中科技大学计算机学院
来源
:
计算机应用与软件
|
2010年
/ 27卷
/ 01期
关键词
:
粒子群优化算法;
神经网络;
仓虫;
特征提取;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
:
0811 ;
081101 ;
081104 ;
1405 ;
摘要
:
在对仓虫分类识别过程中,为了改善因采用BP神经网络产生的由于训练时间长和易于陷入局部极小点,而导致效率和分类的准确性较低的情况,对粒子群优化算法进行了研究,并把这种算法运用到神经网络学习训练中。实验表明,将基于粒子群优化的神经网络算法应用到仓虫分类中,从训练时间、识别率上得到了较大的改善,而且算法易于实现,且能更快地收敛于全局最优解。
引用
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页码:228 / 230
页数:3
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