基于BP神经网络的鸢尾花分类预测
更新日期:2019-06-12     来源:计算机应用研究   作者:王菲露  浏览次数:12
核心提示:基于BP神经网络的鸢尾花分类预测摘 要:针对鸢尾花特征数据高度非线性等问题,基于BP(Back Propagation)神经网络的非线性逼近能力,提出一种利用BP

基于BP神经网络的鸢尾花分类预测

摘  要:针对鸢尾花特征数据高度非线性等问题,基于BP(Back Propagation)神经网络的非线性逼近能力,提出一种利用BP神经网络对鸢尾花进行有效分类的方法。首先,基于鸢尾花的四种特征属性,构建BP神经网络分类器,实现对三种鸢尾花的高精度分类预测;在此基础上,调整隐含层神经元数及其阈值,优化BP网络模型,进一步提高了分类精度。最后,进行BP与RBF神经网络在鸢尾花分类识别精度上的比较。分类结果表明,BP神经网络在该问题上能取得更好的效果。

词关键:神经网络;BP;RBF;分类

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