基于MBP-RO混合学习策略的货币识别研究

• 作者: 许舫 贺建飙 金瓯
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 修正BP算法 货币识别 核主分量分析
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2008.03.010

摘要

神经网络模式识别方法是模式识别领域的一个新的研究方向,而BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种.针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中采用混合学习策略,并对建立的货币识别模型进行Matlab仿真.实验结果表明:MBP-RO模型使神经网络缩短了训练时间,获得了更高的识别速度和更好的识别效果,该模型在货币识别中具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金瓯	中南大学信息科学与工程学院	44	262	9.0	13.0
5	许舫	中南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
6	贺建飙		1	0	0.0	0.0