期刊专题

10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.33.131

神经网络模式识别的改进及应用

引用
传统的BP神经网络在模式识别中存在识别速度慢和识别准确率低等若干不足,针对这些问题对BP神经网络改进.通过将改进的BP算法与传统的BP算法比较,发现改进后的BP算法在收敛速率和局部极值点上有了较大的改善且提高了准确率.将改良后的BP算法应用于对无线信道的分类识别中,输出结果表明,优化后的BP算法是一种速度快误差小的神经网络分类算法.

神经网络、BP算法、模式识别

TP183(自动化基础理论)

临沂大学2018校级大学生创新创业训练计划项目201810452072

2020-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

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科技创新导报

1674-098X

11-5640/N

2019,(33)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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