【摘 要】
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为克服传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,本文利用遗传算法的全局寻优能力对神经网络的初始权和阈值进行优化,并将其运用到摄像机BP神经网络标定.采用遗传算法构
【机 构】
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西安建筑科技大学机电工程学院,西安邮电学院自动化学院
【出 处】
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西安建筑科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家十二五科技支撑计划重点项目(2010BAE00372-2);陕西省自然科学基金项目(2007E218);陕西省科技攻关项目(2011K10-18);陕西省教育厅自然科学专项资助项目(09JK559)
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为克服传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,本文利用遗传算法的全局寻优能力对神经网络的初始权和阈值进行优化,并将其运用到摄像机BP神经网络标定.采用遗传算法构建的神经网络,在不增加网络结构复杂度的情况下,大大提高了样本训练的精度和成功率,保证了网络的泛化能力.实验结果表明,该算法具有较高的标定精度,而且可行.
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