改进BP神经网络模型及其稳定性分析

• 作者: 张国翊 胡铮
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 缺陷检测 复合误差函数 Lyapunov稳定性
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 115-124
• 分类号: TP183
• 字数: 8674字
• 语种: 中文

摘要

针对传统BP算法抗干扰能力差、学习速率慢且易陷入局部极小点等缺点,提出一种基于变更传递函数倾斜度和动态调节不同学习速率的BP改进算法,并在此基础上采用Lyapunov稳定性原理分析改进算法的收敛性.该算法综合考虑网络训练方式和学习率的不足,设计新的复合误差函数,同时采用一种分层动态调整不同学习率的新方法,并采用批量样本进行训练,以加快传统BP算法的收敛速度和避免陷入局部极小值点.在此基础上,将该算法应用于带钢表面缺陷图像检测中,并比较改进算法与传统算法在缺陷检测中的性能参数.研究结果表明:该改进算法能够提高缺陷识别率,检测速度快,更能满足钢板表面质量检测的实时性要求,是一种行之有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡铮	北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室	19	173	5.0	13.0
2	张国翊	北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室	1	113	1.0	1.0