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改进的BP神经网络在鸢尾花分类识别中的应用

         

摘要

BP神经网络是目前最为重要、应用最广的人工神经网络算法之一。详细阐述了BP神经网络结构及其工作流程。在此基础上,以Sklearn提供的鸢尾花数据集作为数据来源,设计了3层BP神经网络结构,实现了鸢尾花的分类。为了减少模型过拟合,在损失函数后加入了L1正则项。经训练和测试,BP神经网络能够有效地实现鸢尾花分类,成功率可达100%。通过加入L1正则项改进BP神经网络结构,可以大大减少训练时间,提高网络效率。实验表明,基于BP神经网络的鸢尾花的分类研究,具有实用性和有效性,对于植物的分类识別研究具有重要意义。

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