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利用主成分分析法对BP神经网络的输入参数进行降维,然后进行网络的训练,PCA-BP处理的结果同单一的bp相比,不仅提高了网络的收敛速度,而且提高了网络对预测数据分类的精度-Using principal component analysis method of BP neural network for dimensionality reduction of input parameters, and then training the network, PCA-BP deal with the results of a single bp, compared with not only improve the network convergence rate, and improve the network prediction data Classification accuracy
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