基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的高維數(shù)據(jù)挖掘模式識(shí)別精度提升研究

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一、前言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，高維數(shù)據(jù)挖掘在眾多領(lǐng)域的重要性日益凸顯。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模式識(shí)別的重要工具，在高維數(shù)據(jù)挖掘中扮演著關(guān)鍵角色。然而，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在訓(xùn)練速度慢、易陷入局部最優(yōu)等缺陷，限制了其在高維數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用效果。為提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高維數(shù)據(jù)挖掘模式識(shí)別中的精度，本文提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)實(shí)例研究驗(yàn)證了其有效性和實(shí)用性。（剩余3736字）