本文以图像识别为例,提取图像特征值,通过BP神经网络建立数据模型,以图像特征值向量为输入、识别结果为输出,模拟实现图像数据分析与识别。Rumelhart和McClelland为首的科学家提出BP神经网络模型,以输出值与预计值的差值来调整相邻中间层的值的大小,并依次向前一层调节相应值的大小,形成反馈调节传输方式,从而获得其他各层的误差估计,具有较强的自学习和分布处理能力。
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