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神經網絡初始化方法

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神經網絡初始化方法

神經網絡初始化方法范文第1篇

【關鍵詞】大學生身體素質評估 遺傳算法 BP神經網絡 MATLAB計算程序

在校大學生是國家重要的人才后備力量,大學生的身體素質培養和鍛煉是學校體育教學中關注的重點。對大學生身體素質進行科學、切實的評價可制訂更為有效的培養方案,幫助大學生提高其身體素質。身體素質評價就是將大學生的身體形態、生理機能及運動能力等方面的數據綜合起來進行評價[1]。從以往的研究成果看,對大學生身體素質評價集中于采用概率統計、多元回歸分析和神經網絡[2]的方法。然而,概率統計僅得到整體評價結果,多元回歸分析預測精度較低,且兩者受樣本空間影響較大。為此,本文利用遺傳算法來訓練初始網絡模型,再用BP算法來進行精確求解,是對神經網絡評估大學生身體素質的進一步優化應用。

基于遺傳算法的BP神經網絡理論

通過把神經網絡和遺傳算法合理、科學的結合,既能夠利用神經網絡較強的學習能力,又發揮了遺傳算法全局尋優的搜索功能。首先利用遺傳算法得到權值的較優初始取值,訓練網絡避免了局部極小,利用BP神經網絡訓練次數和最終權值也相對穩定,訓練速度明顯加快,從而既節約了時間,又提高了預測結果的準確性。

1.基于遺傳算法的BP神經網絡結構

BP網絡的學習規則采用最速下降法,利用遺傳算法根據訓練目標函數對網絡權值進行迭代,找到最佳初始網絡權值。通過反向傳播來不斷調整網絡權值,使網絡誤差平方和最小,該系統的網絡結構,如圖1所示。先對大學生身體素質的評估指標進行分類,抽取大學生身體素質的特征指標,并作為輸入信息送入由輸入層、中間層和輸出層組成的三層網絡模型進行評估。經過測試的網絡,成為穩定的模式評估器,即可輸出評估結果[3,4]。

該模型的輸入層節點數為n,即大學生身體素質評價指標數,中間層節點數為 ,輸出層節點數為1,即身體素質評估結果值,ωij和ωj為BP神經網絡權值,初始化隱含層閾值為ɑ,輸出層閾值為b,由此可給定學習速率和神經元激勵函數。從圖1可發現,BP神經網絡可以看成一個非線性函數,網絡輸入值和輸出值分別為該函數的自變量和因變量。當輸入層節點數為n,輸出層節點數為1時,BP神經網絡就表達了從n個自變量到1個因變量的函數映射關系。

2.基于遺傳算法的BP神經網絡算法

遺傳算法優化BP神經網絡的核心是用遺傳算法來優化BP神經網絡的初始權值和閾值,使優化后的BP神經網絡能夠更好地預測函數輸出,計算流程如圖2所示。

1.背景資料

根據本校某班2011年大學生身體素質測評成績,從中選取30名學生的測試結果作為神經網絡的訓練樣本和校驗樣本。結合遺傳算法和BP神經網絡算法,在大型數學計算軟件MATLAB中編程實現基于遺傳算法的BP神經網絡大學生身體素質評估[4]。

2.計算結果與分析

遺傳算法優化過程中最優個體的適應度變化(如圖3)。把最優初始權值、閾值賦給神經網絡,用訓練數據訓練100次后,得到基于遺傳算法的BP神經網絡預測值。為了對比分析,也進行了BP神經網絡預測分析(如圖4)。

從圖4可看出,采用BP神經網絡及遺傳算法優化的BP神經網絡兩種算法得到的預測結果,與專家判斷(實際值)基本一致。但基于遺傳算法的BP神經網絡較BP神經網絡預測精度高。特別在輸入節點,即評價大學生身體素質的指標較多時,基于遺傳算法的BP神經網絡預測效果要好一些。

結 論

1.本文提出了基于遺傳算法的BP神經網絡大學生身體素質評價算法,并建立了相應的網絡模型。

2.基于遺傳算法的BP神經網絡算法不但具有神經網絡的函數逼近能力,而且應用遺傳算法優化BP神經網絡的權值、閾值,可使優化后的神經網絡避免訓練時間長、易陷入局部極值的缺點。

3.結合實例,將基于遺傳算法的BP神經網絡大學生身體素質評價算法,應用于本校學生身體素質評估。結果表明,該算法較BP神經網絡預測精度及效率高,可作為今后大學生身體素質評價的一種新方法。

參考文獻:

[1]范正森,張明如,周瑞琪.大學生身體素質綜合評價數學模型[J].武漢工業大學學報,2001,4:92-94.

[2]陳海英,郭巧.短跑運動能力的神經網絡評價方法[J].北京理工大學學報,2003,1:54-57.

[3]陳剛,何政偉,楊斌,楊洋.遺傳BP神經網絡在泥石流危險性評價中的應用[J].計算機工程與應用,2010,46(3).

神經網絡初始化方法范文第2篇

關鍵詞:油液光譜;神經網絡;遺傳算法;預測

磨損金屬顆粒濃度可直接反映了設備的運行狀況,所以在設備狀態監控領域金屬顆粒濃度預測是油分析的最重要內容之一。文章通過研究磨損金屬顆粒濃度數據序列構成的一般規律,根據神經網絡與遺傳算法在時間序列預測中的優缺點,提出以GA優化BP神經網絡的初始權、閾值,構建GA-BP模型。實例預測結果表明,GA-BP模型的精度與速度都比較理想,優于單一的BP模型。

1神經網絡和遺傳算法

BP神經網絡在時間序列分析中不是一個十分完善的網絡,這是因為一方面學習算法的收斂速度較慢,另―方面在優化過程中易陷入局部極小點。

而遺傳算法具備優秀的全局搜索能力,所以可利用遺傳算法對BP網絡從三個方面進行優化:(1)優化神經網絡的初始權值和閾值;(2)優化神經網絡的拓撲結構進化;(3)神經網絡學習規則的進化。

通過得出具有最佳隱層節點的網絡結構,合理的初始權值和閾值,及最佳學習進化規則,保證網絡不陷入局部最小值,同時又具備合理的收斂速度。

2遺傳算法優化BP神經網絡預測模型

文章GA-BP算法的假設是網絡拓撲結構固定。算法的基本思想是:(1)給定網絡拓撲結構以及網絡的輸入、輸出樣本;(2)構建待尋優參數與GA染色串的映射函數;(3)確定GA算法的目標函數、適應度函數和優化參數,產生初始種群;(4)計算目標函數的值,個體的適應度,判斷是否進行優化計算,并進行遺傳操作(復制、交叉和變異),產生新一代群體;(5)重復上述過程,直至進化滿足停止準則。

step5:新個體插入到種群中,計算評價函數;

step6:如果找到了滿意的個體,則結束,否則轉step3。最終群體中的最優個體解碼即可得到優化后的網絡連接權值;

step7:以GA算法獲得的連接權值作為初始權值,用BP算法訓練網絡,直到指定精度。

3GA-BP模型預測油液光譜參數

3.1光譜數據的處理

在機械裝備狀態監測中,一般不直接對采集到的油液光譜參數進行建模,這是因為,一方面直接建模容易忽視參數的摩擦學特征,另一方面,設備的元素含量之間本身有一定線性比例關系,所以,設備的檢修、補換油等因素的影響效果從某種程度上來說是一致的。在文章的研究中,通過將元素間比例關系的數據作為系統的輸入與輸出,即以元素間濃度比值的形式對原始數據進行處理,使其能夠比較客觀地表征被監測系統的狀態。一定設備的油樣中,各種不同元素的濃度差異較大,Fe、Cu、Pb、及A1等元素的變化具有一定的規律。文章數據是引用的SGM沖壓機油系統與液壓系統的油箱中的采樣監測結果為例進行討論。監測過程中,根據元素光譜分析的結果,選取與設備磨損密切相關的五種元素,并計算各種元素濃度值的比例,如表1所示。

3.2實驗分析

將表1的Fe元素百分比數列前6組作為訓練樣本,后2組作為實驗樣本,如表2所示。

構建4×9×1的BP神經網絡,第一層、第二層采用tansig傳遞函數,第三層采用purelin傳遞函數。最大循環次數10000,收斂誤差0.002,學習率0.01。設置種群規模為80,遺傳代數為800,染色體長度為55,交叉概率為0.98,變異概率0.01。

用Matlab2010編程,主要包括4個程序:主程序gabpfault.m;網絡初始化nninit.m;適應值計算函數gabpEval.m;編碼解碼函數gadecod.m。經過大約700代的搜索后染色體的平均適應度趨于穩定,誤差平方和曲線和適應度曲線,如圖l所示,將遺傳算法的結果分配BP網絡所對應的權值、閾值,訓練神經網絡。如圖2所示,給出了GA-BP算法的訓練目標曲線。用GAS訓練BP網絡的權值可以得到滿意的結果。GA-BPfflBP都用前6組進行訓練,后2組進行仿真,如表3所示,列出了GA-BP和BP的預測結果。

神經網絡初始化方法范文第3篇

關鍵詞:人工神經網絡 化工安全評價

化工生產具有易燃、易爆、易揮發、易中毒、有腐蝕性等特點,因而較其他工業生產部門有更大的危險性,安全評價工作是安全生產和安全管理的重要環節,安全評價方法的選擇是安全評價工作的關鍵,直接關系到評價的深度和準確度,影響評價的效果。小波神經網絡具有自適應、自組織、自學習的功能和非線性問題的處理能力,可以通過小波神經網絡對化工企業安全評價中的評價指標體系進行建模分析與評判。通過MATLAB工具能夠方便快速準確地建立小波神經網絡,不需要繁瑣工作,這讓化工安全評價具有了較強的實用價值與現實意義。

本文根據某大型煉油化工有限公司的主要生產工段提供的安全狀態原始指標數據,在對整個企業進行安全評價的數據整理和分析基礎之上,進行安全評價網絡結構、相應參數以及網絡訓練過程參數的設計,對網絡性能進行綜合測試,以達到適應石化企業安全評價的目的。根據對某大型煉油化工有限公司提供的原油脫盆脫水工段、減壓蒸餾工段、催化裂化_T一段、催化重整工段、加氫裂化工段、延遲焦化工段、煉廠氣加工工段的生產裝備因素指標安全原始數據進行分析和整理,得出20個實例樣本,其中15個樣本用來完成對神經網絡的訓練,5個樣本用來結果驗證。原始數據的訓練結果期望目標值與評價結果的輸出如下表(安全評價輸出結果等級劃分對照表):

一,安全評價系統神經網絡結構的確定

人工神經網絡的拓撲結構是由網絡的層數、各層的節點數以及節點之間的連接方式組成的。本研究擬采用小波神經網絡對化工企業安全生產進行建模評價。如前所述,小波神經網絡只有相鄰層上的節點相互連接,所以,在設計網絡的結構時,關鍵的參數只涉及到網絡的層數和各層的神經元個數。

網絡的層數對網絡的性能具有重要的影響,確定網絡層數的方法是通過大量對實際問題的求解來尋求最合適的網絡層數。在確定了網絡的層數之后,各層的神經元個數同樣也是需要確定的關鍵參數,神經元的個數對網絡的訓練及網絡收斂速度存在很顯著的影響,如果隱含層的節點數太少,網絡不能建立復雜的判斷界,從而無法識別以前沒有的樣本,且容錯性差;而節點數過多,則學習時間長,使網絡的泛化能力降低。在函待解決的評價問題上,對應于各評價指標體系,網絡的輸入層和輸出層的神經元個數是確定的,可以調整的參數是隱含層及隱含層神經元的個數。

在前面分析的基礎上,綜合考慮整個評價問題,決定采用三層神經網絡結構模型。由于化工企業安全評價指標體系中各個單元的評價指標數目不同,在對網絡進行訓練時隱含層的神經元個數根據各評價單元的收斂情況進行適當的調整。

二、網絡樣本輸入數據的初始化

1,數據初始化的方法

在神經網絡的訓練過程中,傳遞激活函數是網絡訓練的關鍵環節。傳遞函數的特征要求輸入的信息數據必須在區間[0,1]之內,因此必須對網絡訓練所需要的原始數據進行初始化處理,使它們轉化為分布在[0,1]區間范圍內的數據。初始化的具體方法取決于原始數據的數量級,根據每組輸入數據中的最大值來確定初始化的數量級,并根據下式確定用于網絡輸入的數據。

2,網絡訓練樣本數據的準備

根據相關的評價指標體系各單元指標以及對人工神經網絡進行理論分析的結果,準備基于神經網絡的安全評價模型的訓練樣本數據。根據對某大型煉油化工有限公司提供的原油脫鹽脫水工段、減壓蒸餾工段、催化裂化工段、催化重整工段、加氫裂化工段、延遲焦化工段、煉廠氣加工工段的安全原始數據進行分析和整理,得出20個實例樣本,應用這些實例樣本完成對小波神經網絡的訓練。

在神經網絡的訓練過程中,傳遞激活函數是網絡訓練的關鍵環節。傳遞函數的特征要求輸入的信息數據必須在區間[O,1]之內,因此必須對網絡訓練所需要的原始數據進行初始化處理,使它們轉化為分布在[O,1]區間范圍內的數據表。

3,網絡訓練過程及結果

根據上面的訓練樣本數據使用MATLAB6.5軟件對網絡進行訓練,使誤差落在要求的范圍之內并確定網絡內部結構參數權值。網絡結構參數表示為(L一M一N),其中,L為網絡輸入矢量的個數,M為隱含層神經元的個數,N為輸出層神經元的個數,在本訓練中均為5。網絡結構參數確定之后,將獲得的原始數據輸入,對各因素的網絡進行訓練,由此可以實現從因素到結果之間映射知識的獲取,即分別獲得網絡單元之間的連接權值向量及各隱含層的閾值向量。

生產裝備因素。網絡結構參數為(4-11-5),網絡迭代次數n=3824.

生產人員素質因素。網絡結構參數為(10-12-5),網絡迭代次數n=2348.

管理因素。網絡結構參數為(3-10-5),網絡迭代次數n=3407.

環境條件因素。網絡結構參數為(3-7-5),網絡迭代次數n=2986.

通過訓練獲得的神經網絡模型即可用于對新的輸入進行結果的預測評價。由此可知,蘊藏于神經網絡中的知識的獲取可以通過計算機軟件的學習來實現,參與安全評價的專家只需要提供一定數量的實例以及它們所對應的解,并且只需要知道實例與解之間存在著某種特定關系,而對于究竟具體是何種關系,可以由計算機學習來獲得,只要所使用的實例樣本空間足夠大,就可以比較準確地模擬人的思維判斷。

參考文獻:

[1]李延淵,吳文新等編著,MATLAB神經網絡仿真與應用【M】,科學出版社,2003

神經網絡初始化方法范文第4篇

用遺傳算法優化神經網絡體現了遺傳算法和神經網絡結合的思想,遺傳算法是基于達爾文進化論的思想,模擬生物進化過程的計算方法。同樣,神經網絡也是模擬生物大腦神經網絡機制的計算模型,所以遺傳算法的研究與神經網絡的研究有若干共同點。

遺傳算法和神經網絡的不同點主要體現為:神經網絡進行的是個體的學習,而遺傳算法進行的是個體群的學習;從搜索方法看,神經網絡基本上是一個局部搜索方法,每次在解空間的當前解的近鄰來搜索下一個解,遺傳算法總體上是一個全局搜索方法,其次在解空間設定一群體解,并經過選擇淘汰,交叉和變異的方法來決定下一批搜索點。

顯然,遺傳算法和神經網絡各有所長,兩者取長補短,相互結合可以形成更優化的搜索算法,日前,國內外正在這方面展開積極的研究。

二、GA-BP模型求解算法

(一)GA-BP模型結構

(二)GA-BP算法描述:

1、編碼方式

在初始編碼中,采用實數進行編碼。按照[WHI,WHO,BH,BO]的先后順序進行編碼,其中WHI為輸入層至隱層權值向量,WHO為隱層至輸出層權值向量,BH為隱層閾值向量,BO為輸出層閾值向量。設定每一代染色體編碼長度為2、解碼方式

根據編碼順序反向分解得到最優解,并將得到權值閾值作為初始解帶入神經網絡.

3、選擇操作指導

4、交叉操作指導

即在選擇的兩個染色體隨機設定兩個斷點,交叉交換對應斷點間的基因。沒有進行交叉操作的個體進行直接復制。

5、變異操作指導

(Chromosome)隨機選擇基因位,隨機產生一個[0,1]的隨機數替換原染色體對應基因位上的基因;將新個體插入到下一代種群中Pi+1,并重新計算新個體的評價函數。

算法步驟如下:

Step 1:初始化種群和染色體;

Step 2:如果已達到最大迭代次數MaxIters,或在迭代過程中最優值連續不提高的次數達到Stag_times,迭代停止;否則轉步驟3。

Step 3:根據網絡樣本輸出與實際輸出,計算適應值。

Step 5:按照BP算法計算輸入層和中間層、中間層和輸出層的權值閾值調整值。新計算新的神經網絡權值閾值。根據新的權值閾值和樣本數據,重新計算E。

Step 7:根據選擇概率、交叉概率以及變異概率,進行復制、交叉、變異操作。根據遺傳算法產生的網絡權重作為神經網絡模型下一次訓練的初始權重值,返回到步驟2。

Step 8:訓練結束,輸出滿足訓練精度的神經網絡權值閾值。

三、仿真實驗

(一)數據與參數

鑒于黃金價格的波動和以下國際宏觀經濟指標密切相關,將美元指數、道瓊斯指數、nymex原油指數、CRB指數選入神經網絡的輸入數據,輸出數據為下一周的倫敦金價收盤價,從而形成GA-BP神經網絡預測模型。

選取2005年1月2日至2008年6月8日的倫敦金價周收盤價及國際宏觀經濟指標,共180周的周數據作為訓練學習數據。選取2008年6月15日至2009年4月26日的相應數據作為測試數據。

GA-BP算法初始染色體設置如下:從輸入層至隱層的權值為0.5,隱層至輸出層的權值為0.75;隱層和輸出層的閾神經網絡參數設置如下:隱層節點范圍[3,13];最大迭代次數(Max Epochs)=500;訓練誤差(Setting Performance)=0.01。

(二)結果與分析

采用Matlab語言在PC Pentium4/CPU3.0GHz/RAM1.0G上編程實現上述GA-BP算法。為了測試算法的有效性,將針對倫敦金價的預測與傳統BP算法預測效率及結果進行比較。

實驗1: GA-BP算法與傳統神經網絡模型對網絡優化比較

(1) 將本章所采用的GA-BP算法與傳統BP算法、RBF算法進行比較結果(略)。GA-BP算法與傳統的BP算法,在迭代次數還是預測精度上均優于后者;與 RBF算法相比,GA-BP的計算時間比RBF長,但是預測精度上要優于后者。

(2) GA-BP算法與其他神經網絡算法相比,在訓練ANN網絡過時迭代次數上少,但是算法整體計算時間較長。這是因為GA收斂是依靠類似于窮舉法的啟發式搜索,再加之網絡結構的復雜性,要運算的數據相當大。GA-BP算法的權值與閾值的個數為:5×9+5+5×1+1=56,50個種群就是56×50=280,對這些數進行編碼、解碼、交叉、變異等遺傳操作,這樣進行一代遺傳操作相比BP算法的正、反向的一步操作,要處理的數據就相當大,因而不可避免會出現搜索時間長的問題。

實驗2:GA-BP算法對倫敦黃金價格預測結果

(1) 利用GA-BP算法對2008年6月15日至2009年4月26日的倫敦金價周收盤價格作預測,GA算法經過大約120代的搜索后染色體的平均適應度趨于穩定。

神經網絡初始化方法范文第5篇

關鍵詞:模糊控制;人工神經網絡;人臉識別

中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2011)16-3904-03

隨著人工智能技術的飛速發展,機器視覺已經成為當前人工智能研究領域的一大熱點,很多國家的研究人員都開展了對機器視覺的研究,其中以機器視覺識別人臉最為困難,這主要是因為人的面部帶有表情,不同的人具有不同的臉,而不同的臉具有不同的表情,不同的表情則具有不同的面部特征,如何讓計算機通過機器視覺高效率的識別人臉,成為當前機器視覺和智能機器人關鍵技術領域的技術難題。

隨著模糊邏輯控制算法和人工神經網絡算法的發展,對于機器視覺識別人臉特征的算法也有了新的發展,目前多數研究算法所采用的人臉識別從實現技術上來說,主要可以分為以下幾個類別:

1) 基于人臉幾何特征進行的識別算法,該算法運算量較小,原理簡單直觀,但是識別率較低,適合應用于人群面部的分類,而不適宜于每一個人臉的識別。

2) 基于人臉特征的匹配識別算法,這種算法是預先構建常見的人臉特征以及人臉模板,構成人臉特征庫,將被識別的人臉與特征庫中的人臉進行逐一比對,從而實現人臉識別,該算法識別效率較高,但是應用有一定局限性,只能夠識別預先設立的人臉特征庫中的人臉模型,因此人臉特征庫就成為該算法實現的技術關鍵。

3) 基于統計的人臉識別算法,該算法將人臉面部進行特征參數的劃分,如兩眼距離大小,五官之間距離等,通過構建統計特征參數模型實現對人臉模型的識別,該算法識別率較高,但是算法實現起來運算量比較大,且識別效率較低。

4) 基于模糊邏輯的人臉識別算法,這一類算法主要結合了模糊邏輯和神經網絡能夠自我訓練學習的機制實現對人臉的識別,識別率較高,且算法運算量適中,但是算法的原理較難理解,且模糊邏輯控制規則的建立存在一定技術難度。

本論文主要結合模糊人工神經網絡方法,將其應用于計算機人臉識別,以期從中能夠找到有效可靠的人臉識別方法及其算法應用,并以此和廣大同行分享。

1 模糊邏輯及人工神經網絡在圖像辨識中的應用可行性分析

1) 人臉識別的技術難點

由于計算機只能夠認識0和1,任何數據,包括圖像,都必須要轉化為0和1才能夠被計算機識別,這樣就帶來一個很復雜很棘手的問題:如何將成千上萬的帶有不同表情的人臉轉變為數字信號并被計算機識別。由于人的面部帶有表情,不同的人具有不同的臉,而不同的臉具有不同的表情,不同的表情則具有不同的面部特征,因此這些都成為了計算機識別人臉特征的技術難點,具體來說,人臉實現計算機識別的主要技術難度包括:

① 人臉表情:人有喜怒哀樂等不同表情,不同的表情具有不同的面部特征,因此如何分辨出不同表情下的人臉特征,這是首要的技術難點;

② 光線陰影的變換:由于人臉在不同光線照射下會產生陰影,而陰影敏感程度的不一也會增加計算機識別人臉特征的難度;

③ 其他因素:如人隨著年齡的增長面部特征會發生些微變化,人臉部分因為裝飾或者帽飾遮擋而增加識別難度,以及人臉側面不同姿態也會對計算機識別帶來技術難度。

2) 模糊人工神經網絡在人臉辨識中的應用可行性

如上分析所示,計算機識別人臉,需要考慮的因素太多,并且每一種因素都不是線性化處理那么簡單,為此,必須要引入新的處理技術及方法,實現計算機對人臉的高效識別。根據前人的研究表明,模糊人工神經網絡算法是非常有效的識別算法。

模糊理論和神經網絡技術是近年來人工智能研究較為活躍的兩個領域。人工神經網絡是模擬人腦結構的思維功能,具有較強的自學習和聯想功能,人工干預少,精度較高,對專家知識的利用也較少。但缺點是它不能處理和描述模糊信息,不能很好利用已有的經驗知識,特別是學習及問題的求解具有黑箱特性,其工作不具有可解釋性,同時它對樣本的要求較高;模糊系統相對于神經網絡而言,具有推理過程容易理解、專家知識利用較好、對樣本的要求較低等優點,但它同時又存在人工干預多、推理速度慢、精度較低等缺點,很難實現自適應學習的功能,而且如何自動生成和調整隸屬度函數和模糊規則,也是一個棘手的問題。如果將二者有機地結合起來,可以起到互補的效果。

模糊邏輯控制的基本原理并非傳統的是與不是的二維判斷邏輯,而是對被控對象進行閾值的設計與劃分,根據實際值在閾值領域內的變化相應的產生動態的判斷邏輯,并將邏輯判斷規則進行神經網絡的自我學習,逐漸實現智能判斷,最終實現準確的邏輯判斷。相較于傳統的線性判斷規則,基于模糊規則的神經網絡是高度復雜的非線性網絡,同時由于其廣闊的神經元分布并行運算,大大提高了復雜對象(如人臉)識別計算的效率,因此,將模糊神經網絡算法應用于人臉的智能識別是完全可行的。

2 基于模糊人工神經網絡的人臉識別方法研究

2.1 基于模糊神經網絡的人臉識別分類器設計

1) 輸入、輸出層的設計:針對模糊神經網絡層的輸入層和輸出層的特點,需要對識別分類器的輸入、輸出層進行設計。由于使用BP神經網絡作為識別分類器時,數據源的維數決定輸入層節點數量,結合到人臉的計算機識別,人臉識別分類器的輸入輸出層,應當由人臉特征數據庫的類別數決定,如果人臉數據庫的類別數為m,那么輸入、輸出層節點數也為m,由m個神經元進行分布式并行運算,能夠極大提高人臉識別的輸入和輸出速度。

2) 隱藏層結點數的選擇:由于一般的BP神經網絡都是由3層BP網絡構成:輸入層,隱藏層和輸出層,隱層的數量越多,BP神經網絡越復雜,那么最終能夠實現的運算精度就越高,識別率也就越高;但是隨著隱層數量的增加,隨之而來的一個突出的問題就是神經網絡變的復雜了,神經網絡自我訓練和學習的時間變長,使得識別效率相對下降,因此提高精度和提高效率是應用模糊神經網絡的一個不可避免的矛盾。在這里面向人臉識別的分類器的設計中,仍然采用傳統的3層BP神經網絡構建人臉識別分類器,只設計一層隱層,能夠在保障識別精度的前提下有效的保障神經網絡學習和訓練的效率,增加人臉識別的正確率。

3) 初始值的選?。涸谠O計了3層BP神經網絡的基礎上,需要確定神經網絡的輸入初始值。由于模糊神經網絡是非線性的,不但具有線性網絡的全部優點,同時還具有收斂速度快等特點,而初始值的選取在很大程度上影響神經網絡的學習訓練時間的長短,以及是否最終能夠實現收斂輸出得到最優值。如果初始值太大,那么對于初始值加權運算后的輸出變化率趨向于零,從而使得神經網絡自我學習訓練趨向于停止,最終無法得到收斂的最優值;相反,我們總是希望初始值在經過每一次加權運算后的輸出都接近于零,從而能夠保證每一個參與運算的神經元都能夠進行調節,最終實現快速的收斂。為此,這里將人臉識別的初始值設定在[0,0.2]之間,初始運算的權值設定在[0,0.1]之間,這樣都不太大的輸入初始值和權值初始值能夠有效的保證神經網絡快速的收斂并得到最優值。

如果收斂速度太慢,則需要重新設置權值和閾值。權值和閾值由單獨文件保存,再一次進行訓練時,直接從文件導出權值和閾值進行訓練,不需要進行初始化,訓練后的權值和閾值直接導入文件。

2.2 人臉識別的神經網絡訓練算法步驟

1) 神經網絡的逐層設計步驟:神經網絡需要按層進行設計,構建信號輸入層、模糊層以及輸出層,同時還要構建模糊化規則庫,以構建神經網絡模糊算法的完整輸入輸出條件。具體構建人臉識別的神經網絡層可以按照下述步驟執行:

Step 1,構建信號輸入層,以視覺攝像頭為坐標原點構建人臉識別坐標系統,這里推薦采用極坐標系統構建識別坐標系,以人臉平面所處的角度與距離作為信號的輸入層,按照坐標系的變換得到神經網絡信號輸入的距離差值和角度差值Δρ,Δθ,作為完整的輸入信號。

Step 2,構建模糊化層,將上一層信號輸入層傳輸過來的系統人臉識別信號Δρ與Δθ進行向量傳輸,將模糊化層中的每一個節點直接與輸入信號向量的分量相連接,并進行信號矢量化傳輸;同時在傳輸的過程中,根據模糊化規則庫的條件制約,對每一個信號向量的傳輸都使用模糊規則,具體可以采用如下的隸屬度函數來進行模糊化處理:

(1)

其中c ij 和σij分別表示隸屬函數的中心和寬度。

Step 3,構建信號輸出層,將模糊化層經過模糊處理之后的信號進行清晰化運算,并作為最終結果輸出。

關于模糊規則庫的建立,目前所用的方法都是普遍所采用的匹配模糊規則,即計算每一個傳輸節點在模糊規則上的適用度,適用就進行模糊化規則匹配并進行模糊化處理,不適用則忽略該模糊規則并依次向下行尋找合適的模糊規則。當所有的,模糊規則構建好之后,需要對每條規則的適用度進行歸一化運算,運算方法為:

(2)

2) 人臉的識別算法按如下步驟執行:

Step 1:一個樣本向量被提交給網絡中的每一個神經元;

Step 2:計算它們與輸入樣本的相似度di;

Step 3:由競爭函數計算出競爭獲勝的神經元,若獲勝神經元的相似度小于等于相似度門限值ν,則計算每個神經元的獎懲系數γi,否則添加新的神經元;

Step 4:根據學習算法更新神經元或將新添加的神經元的突觸權值置為x;

Step 5:學習結束后,判斷是否有錯誤聚類存在,有則刪除。

其中,

(3)

di是第i個神經元的相似度值,β為懲罰度系數,ν為相似度的門限值。γ的計算方法是對一個輸入樣本x,若競爭獲勝神經元k的相似度dk≤ν,則獲勝神經元的γk為1,其它神經元的γi=-βdi/ν,i≠k;若dk >ν,則添加新的神經元并將其突觸權值置為x。

實際上,網絡訓練的目的是為了提高本算法的權值實用域,即更加精確的實現對人臉特征的識別,從而提高算法的人臉識別率,當訓練結束后,即可輸出結果。

2.3 算法仿真測試

為了驗證本論文所提出的人臉識別模糊神經網絡算法的有效性和可靠性,對該算法進行仿真測試,同時為了凸顯該算法的有效性,將該算法與傳統的BP神經網絡算法進行對比仿真測試。

該測試采集樣本500張人臉圖片,分辨率均為128×128,測試計算機配置為雙核處理器,主頻2.1GHz,測試軟件平臺為Matlab,分別構建BP神經網絡分類器與本算法的神經網絡分類器,對500幅人臉圖片進行算法識別測試。

如表1所示,為傳統BP神經網絡算法和本論文算法的仿真測試結果對比表格。

從表1所示的算法檢測對比結果可以發現:傳統的算法也具有人臉特征的識別,但是相較于本論文所提出的改進后的算法,本論文提出的算法具有更高的人臉特征識別率,這表明了本算法具有更好的魯棒性,神經網絡模糊算法的執行上效率更高,因而本算法是具有實用價值的,是值得推廣和借鑒的。

3 結束語

傳統的圖像識別技術,很多是基于大規模計算的基礎之上的,在運算量和運算精度之間存在著不可調和的矛盾。因人工神經網絡技術其分布式信息存儲和大規模自適應并行處理滿足了對大數據量目標圖像的實時處理要求,其高容錯性又允許大量目標圖像出現背景模糊和局部殘缺。相對于其他方法而言,利用神經網絡來解決人臉圖像識別問題,神經網絡對問題的先驗知識要求較少,可以實現對特征空間較為復雜的劃分,適用于高速并行處理系統來實現。正是這些優點決定了模糊神經網絡被廣泛應用于包括人臉在內的圖像識別。本論文對模糊神經網絡在人臉圖像識別中的應用進行了算法優化設計,對于進一步提高模糊神經網絡的研究與應用具有一定借鑒意義。

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