【摘 要】
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提出了B P神经网络学习算法上存在收敛速度慢,容易陷入局部极小的问题,现通过惯性校正方法及重新构造响应函数法来克服这两个问题,对B P网络学习算法进行了改进。利用小波多
【机 构】
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河西学院物理与机电工程学院,兰州交通大学
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提出了B P神经网络学习算法上存在收敛速度慢,容易陷入局部极小的问题,现通过惯性校正方法及重新构造响应函数法来克服这两个问题,对B P网络学习算法进行了改进。利用小波多尺度边缘检测对列车异物图像进行分割和特征提取,并将列车异物特征向量作为训练样本对改进后的B P网络进行反复训练,直到获得最佳的映射结果,提高识别的精确度,提高了列车异物自动识别的速度,为实际的异物检测应用奠定了重要的参考价值理论与实验基础。
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