摘要：针对传统BP算法抗干扰能力差、学习速率慢且易陷入局部极小点等缺点，提出一种基于变更传递函数倾斜度和动态调节不同学习速率的BP改进算法，并在此基础上采用Lyapunov稳定性原理分析改进算法的收敛性。该算法综合考虑网络训练方式和学习率的不足，设计新的复合误差函数，同时采用一种分层动态调整不同学习率的新方法，并采用批量样本进行训练，以加快传统BP算法的收敛速度和避免陷入局部极小值点。在此基础上，将该算法应用于带钢表面缺陷图像检测中，并比较改进算法与传统算法在缺陷检测中的性能参数。研究结果表明：该改进算法能够提高缺陷识别率，检测速度快，更能满足钢板表面质量检测的实时性要求，是一种行之有效的方法。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=37030686

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）