基于粒子群算法优化的目标识别方法
基于粒子群算法优化的目标识别方法
误差反向传播算法是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法，其优化算法也层出不穷。针对LM优化算法存在局部极小点的问题，通过采用基于优化理论的粒子群优化算法来改进Levenberg-Marquardt 算法。将提取的目标瞬态特性特征作为各种算法的输入，通过mat-lab仿真，对整个样本进行训练，并随机选择小样本进行检验。结果表明，优化方法均合理可行，其收敛速度和预测精度有明显的提高，综合来讲，粒子群算法优化后的LM算法表现出较大的优越性，为利用目标的瞬态特性进行目标识别提供了一种新方法。