局部最小相关论文
移动机器人是一种能够在工作环境中自主移动并完成预定任务的智能系统,是机器人学和智能控制的一个重要研究领域,在工业、农业、民......
K均值算法是最通用的划分聚类算法,然而它有高度依赖初始值和收敛于局部最小的缺点,K调和均值算法采用数据点与所有聚类中心的距离......
BP算法具有数学意义明确、学习规则简单等优点，是前向多次神经网络的典型学习算法。但是，BP算法在学习过程中容易陷入局部最小问题。......
本文提出了引入可调因子和遍历局部最小并逃逸的方法,以解决标准BP算法中误差曲面过于平坦导致迭代次数增加、易陷入局部最小的缺......
如何提高字符识别的速度和准确率在车牌识别系统中是很关键的问题。传统的BP算法可以实现非线性函数的映射,经过有监督式的学习规......
BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分......
BP神经网络,有着较好的函数拟合性,但仍存在着网络不收敛、陷入局部最小的风险和收敛速度慢的缺点。对这些缺点的克服,大量的科研......
在约束条件复杂的情况下,采用变权值最小生成树理论优化排水管网平面布置时易得出局部最小的次优解。针对该问题提出了多步寻优算......
针对神经网络迭代过程中易陷入局部极小点的问题,提出一种BP-PSO算法。采用负梯度下降法迭代神经网络中的各项参数,利用得到的权值......
