基于改进型BP神经网络在列车异物检测中的研究

• 作者: 党建武 李佳奇
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 改进型BP型神经网络 B P算法 边缘检测 异物图像 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 控制理论研究
• 页码范围: 27-29
• 分类号: TP273
• 字数: 3538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2011.06.011

摘要

提出了BP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BP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BP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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党建武		205	1363	18.0	23.0
2	李佳奇	河西学院物理与机电工程学院	9	20	3.0	4.0