基于神经网络的数字信号多分类识别方法

• 作者: 杨栩
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 随机梯度下降 多分类 激活函数
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 智能网联汽车
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.21.019

摘要

文章针对数字信号的图像分类识别问题,提出了一种改进的神经网络算法,该算法利用随机梯度下降增量规则实现误差和上层输出共同影响权重的监督机制,采用softmax激活函数避免出现以很高的概率同时分到不同的类的问题,从而大大提高了识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨栩	成都师范学院物理与工程技术学院	7	2	1.0	1.0