基于LM优化算法的BP神经网络目标识别方法

摘要

误差反向传播算法(Back-propagation简称BP算法)是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法.针对BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点,通过采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt(LM)算法来改进BP算法.对提取的目标瞬态特性特征归一化后作为BP神经网络的输入,通过Matlab仿真对网络进行调整,并将训练好的网络进行军事目标识别.结果表明,该方法合理可行,且收敛速度快,预测精度高,为目标识别提供了一种新方法.