基于LM算法的MLP模型及其应用

• 作者: 倪宏 李南星 盛益强
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 多层感知器 Levenberg-Marquardt算法 反向传播算法 经颅聚焦超声仿真
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 经典评述
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 字数: 2790字
• 语种: 中文

摘要

准确率是衡量MLP模型性能的典型且广泛采用的指标.为了提高MLP模型的准确率,本文分别设计9种激活函数组合、11种模型隐层宽度的MLP模型,通过对比分析MLP模型的验证集MSE确定最优的MLP模型结构;分别采用LM、BFGS、Adam和SGD算法训练MLP模型,通过对比分析MLP模型的测试集MSE,确定最优训练算法.实验结果显示,基于LM算法训练的MLP模型测试集MSE达到2.756e-4,比BFGS算法降低了23.4％,比Adam算法降低了85.6％,比SGD算法降低了97.2％.超声治疗作为一种MLP模型典型应用,获取颅骨的准确声学参数是非侵入性经颅聚焦超声治疗成功的关键,为此提出了一种使用MLP模型基于CT图像准确预测颅骨声参数的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪宏	中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心	122	525	9.0	16.0
2	盛益强	中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心	12	22	3.0	4.0
3	李南星	中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心	2	1	1.0	1.0