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BP网络的SPDS算法的局部极小问题分析
1
作者 张少仲 李龙锁 +3 位作者 任世军 蒋波 白英 张维石 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期125-128,共4页
针对BP网络的训练算法SPDS算法,研究了局部极小问题.利用基于单参数动态搜索算法的SPDS算法的变量逐一搜索的特点,证明了每次迭代的等价误差函数均为拟凸函数,进而极小点存在并可求出.将迭代必将收敛的初值集合定义为全局极小区域,针对... 针对BP网络的训练算法SPDS算法,研究了局部极小问题.利用基于单参数动态搜索算法的SPDS算法的变量逐一搜索的特点,证明了每次迭代的等价误差函数均为拟凸函数,进而极小点存在并可求出.将迭代必将收敛的初值集合定义为全局极小区域,针对局部极小问题给出L-SPDS算法,并证明了SPDS算法的全局极小区域沿坐标轴方向扩张的区域既是L-SPDS算法的全局极小区域,从而SPDS算法收敛于全局极小点的可能性大大增加了,算法的仿真试验也证明了这一点. 展开更多
关键词 BP网络 SPDS算法 局部极小问题
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解决路径规划局部极小问题的势场栅格法 被引量：19
2
作者 朱爱斌 刘洋洋 +1 位作者 何大勇 何胜利 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期46-50,共5页
路径规划作为移动机器人顺利完成作业任务的前提,成为了机器人控制领域的研究重点和热点问题。人工势场法以其简洁性和有效性在路径规划中普遍应用,然而由于移动机器人对周围环境信息感知的局限性,容易导致局部极小问题的出现。针对此问... 路径规划作为移动机器人顺利完成作业任务的前提,成为了机器人控制领域的研究重点和热点问题。人工势场法以其简洁性和有效性在路径规划中普遍应用,然而由于移动机器人对周围环境信息感知的局限性,容易导致局部极小问题的出现。针对此问题,提出了解决路径规划局部极小问题的势场栅格法。首先对机器人的工作环境进行栅格划分,然后应用改进后的人工势场法为每个栅格赋予势场值,机器人通过搜索势场值的下降方向不断接近目标点,接着采用赋最大值法对局部极小区域的栅格重新赋值,降低搜索的盲目性,使机器人以最优路径到达目标地点。对相同环境下的传统算法与改进算法进行仿真实验对比,结果表明无论是在有、无极小区域,或是目标点在障碍物附近,改进后的算法均可以成功规划出路径,且有效解决了传统人工势场法所面临的局部极小问题。 展开更多
关键词 路径规划 人工势场法 局部极小问题 栅格法
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基于BP神经网络的图像识别技术研究 被引量：13
3
作者 孙妍姑 《淮南师范学院学报》 2010年第5期22-23,共2页
图像识别以图像的主要特征为基础,根据这些特征进行识别和分类。通常有效提取待识别样本的特征是一件很困难的工作。而BP神经网络通过非线性计算来识别图像,相比较而言,它的特征抽取过程要简单得多。但是,BP算法还存在许多值得探讨的地... 图像识别以图像的主要特征为基础,根据这些特征进行识别和分类。通常有效提取待识别样本的特征是一件很困难的工作。而BP神经网络通过非线性计算来识别图像,相比较而言,它的特征抽取过程要简单得多。但是,BP算法还存在许多值得探讨的地方,如收敛速度慢和容易陷入局部极小等问题。为改进BP算法存在的不足,将遗传算法引入其中。遗传算法具有很强的宏观搜索能力,并且简单通用,用它来完成前期搜索能较好地克服BP算法的部分缺点。 展开更多
关键词 图像识别 BP神经网络 局部极小问题 遗传算法
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动态环境下的多机器人编队控制方法的研究 被引量：2
4
作者 付帅 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第12期384-387,共4页
多机器人编队控制是研究机器人协调合作问题的基础。在诸多的编队方法中,传统人工势场法以其算法简单,易于实现等特点被广泛应用于机器人避障。但上述方法无法适应动态未知环境,并且存在着局部极小问题,为解决上述问题,提出一种改进的... 多机器人编队控制是研究机器人协调合作问题的基础。在诸多的编队方法中,传统人工势场法以其算法简单,易于实现等特点被广泛应用于机器人避障。但上述方法无法适应动态未知环境,并且存在着局部极小问题,为解决上述问题,提出一种改进的人工协调场方法,即在排斥力的垂直方向增加一个协调力,从而消除零势能点,克服局部极小。同时与领航—跟随法结合,将编队信息预先存储在领航机器人中,通过队伍行进中领航者所发出的位置信息,跟随者保持队形,不仅可以达到灵活躲避动态障碍物,同时可以保持队形稳定。最终在TEAMBOTS平台上进行了仿真,结果证明了改进方法的有效性,实现了动态环境中的多机器人编队的灵活控制。 展开更多
关键词 动态障碍物 改进人工协调场 局部极小问题
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填充函数法改进的BP网络SPDS算法
5
作者 张少仲 李龙锁 +3 位作者 任世军 蒋波 白英 张维石 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期126-128,共3页
BP网络的训练算法的一个普遍问题是易陷入局部极小.为了解决SPDS算法的这个问题,针对其特点设计了一组新填充函数.通过对该填充函数的分析,证明了用它代替目标函数进行搜索的等价性,并据此改进了SPDS算法.算法的仿真试验证明:当SPDS算... BP网络的训练算法的一个普遍问题是易陷入局部极小.为了解决SPDS算法的这个问题,针对其特点设计了一组新填充函数.通过对该填充函数的分析,证明了用它代替目标函数进行搜索的等价性,并据此改进了SPDS算法.算法的仿真试验证明:当SPDS算法陷入局部极小点时,用设计的填充函数代替目标函数,从而使算法不受局部极小问题的羁绊,可以快速收敛到全局极小点. 展开更多
关键词 BP网络 填充函数法 局部极小问题
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