作者：符朝兴; 沈威; 高述勇; 闫福珍改进的rprop方法bp神经网络pca音乐识别收敛速度泛化能力
摘要：针对标准的BP神经网络仅从预测误差负梯度方向修正权值和阈值,学习过程收敛缓慢,并且容易陷入局部最小值,导致泛化能力不足的问题,提出了一种基于学习经验变学习速率改进的RPROP方法作为BP神经网络权值和阈值更新方法,并与主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合,形成了PCA-改进神经网络算法。同时,采用Matlab软件对四类音乐信号进行分类实验。实验结果表明,改进算法比标准算法的稳定识别率提高2.6%,当稳定识别率达到90%时,用时节省75%,表明该算法可以加快网络的收敛过程,提高泛化能力。
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