【摘要】： 優(yōu)化技術(shù)是一門以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ),并用于求解工程控制問(wèn)題最優(yōu)化解的技術(shù),它已經(jīng)發(fā)展成為科學(xué)的一門重要分支,受到越來(lái)越多的重視,并在系統(tǒng)工程、人工智能、模式識(shí)別、生產(chǎn)調(diào)度等多領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用。另一方面,優(yōu)化技術(shù)也已經(jīng)在嵌入式終端中有廣泛的應(yīng)用,比如手寫體識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別等等,但是這只是將優(yōu)化算法的一個(gè)環(huán)節(jié)在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn),這就是優(yōu)化算法的預(yù)測(cè)能力;本文要研究的是將優(yōu)化算法的訓(xùn)練過(guò)程也在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)。 本文研究了兩種優(yōu)化算法以及它們各自的一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn);一個(gè)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行處理、容錯(cuò)性、自組織和自適應(yīng)能力和聯(lián)想能力等特點(diǎn):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法把實(shí)際問(wèn)題的優(yōu)化過(guò)程轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的演化過(guò)程,在這種處理方法中,實(shí)際問(wèn)題的優(yōu)化解與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài)相對(duì)應(yīng)。另一種智能優(yōu)化算法就是支持向量機(jī),支持向量機(jī)技術(shù)越來(lái)越成熟,并在實(shí)際應(yīng)用中取得了出色的學(xué)習(xí)性能;它的應(yīng)用領(lǐng)域已涵蓋了模式識(shí)別,函數(shù)逼近等。本文選取了兩種算法中具有代表性BP算法和SVM來(lái)闡述優(yōu)化算法的具體實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。 優(yōu)化算法是智能算法的核心,因此研究?jī)?yōu)化算法的嵌入式應(yīng)用必能給更多的智能算法的嵌入式應(yīng)用提供指導(dǎo)。本文首先通過(guò)尋找exp函數(shù)的替代方法來(lái)提高BP算法的速度,然后通過(guò)分析算法過(guò)程中主循環(huán)體內(nèi)的判斷條件,有條件的對(duì)這些判斷條件進(jìn)行修改以降低計(jì)算的規(guī)模,這種方式可以成倍的提高算法的速度。正因?yàn)閮?yōu)化算法是智能算法的核心,應(yīng)用在BP算法中的改進(jìn)思路同樣可以用到SVM算法上。此外,嵌入式系統(tǒng)薄弱的浮點(diǎn)運(yùn)算能力對(duì)于優(yōu)化算法在嵌入式系統(tǒng)上的應(yīng)用的制約遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超越了CPU主頻的影響,因此本文認(rèn)為要使優(yōu)化算法在嵌入系統(tǒng)上有良好的應(yīng)用,還應(yīng)通過(guò)硬件來(lái)提高嵌入式系統(tǒng)的浮點(diǎn)運(yùn)算能力。
【圖文】：

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第三章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP算法鉚11練，劃11練得到兩個(gè)文件errorlog.飲t，和testresult.飲t文件，圖3.5，3.6，3.7就是根據(jù)errorfog.txt中的數(shù)據(jù)做的圖，，最后的性能比較如表3.4所示。公書侶話差E今10匆52迭截?cái)?shù)戳次數(shù)圖3.5幾為1，上半部分取前300個(gè)記錄，下半部分取后300個(gè)記錄確一一一一2石翔黔均方課愛E二二二蘇不卜份加拍迭代次數(shù)一~愜贏圖3，6幾為0.5，上半部分取前300個(gè)記錄

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第三章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP算法鉚11練，劃11練得到兩個(gè)文件errorlog.飲t，和testresult.飲t文件，圖3.5，3.6，3.7就是根據(jù)errorfog.txt中的數(shù)據(jù)做的圖，最后的性能比較如表3.4所示。公書侶話差E今10匆52迭截?cái)?shù)戳次數(shù)圖3.5幾為1，上半部分取前300個(gè)記錄，下半部分取后300個(gè)記錄確一一一一2石翔黔均方課愛E二二二蘇不卜份加拍迭代次數(shù)一~愜贏圖3，6幾為0.5，上半部分取前300個(gè)記錄
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TP368.1

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 薛升翔;徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化及在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];新疆大學(xué);2011年

2 段俊;面向先進(jìn)控制的SOC平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];浙江大學(xué);2012年

3 王健偉;基于嵌入式系統(tǒng)的在線訓(xùn)練軟測(cè)量平臺(tái)[D];浙江大學(xué);2010年

4 翁慧娟;基于3G模塊的移動(dòng)通信終端研究與實(shí)現(xiàn)[D];武漢理工大學(xué);2013年

5 王守會(huì);基于嵌入式系統(tǒng)的軟測(cè)量?jī)x表研制[D];華北電力大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2684769