基于参数选取影响BP神经网络训练结果的分析

模式识别包含了两个方面的内容:样本训练和样本识别。而样本识别的前提则是样本训练,当然训练样本多并具有代表性当然好,但并非越多越优。重要的是在训练神经网络的过程中,权值、阈值等各个参数应如何确定才有利于训练的效率。正是针对使用一组简单样本对神经网络进行训练,并且采用变化参数值的方法观察其训练效果,从而得出不同的输出结果,以及曲线分析图。进而进行对比总结,找出最优的参数设置。而且实验方法和结论有利于应用于其他识别系统的开发。