本文中，一个结合遗传算法的向后传播神经网络（Back propagat

本文中，一个结合遗传算法的向后传播神经网络（Back propagation, BP）设计了。通过选取不同信号特征进行训练测试，识别速度得以提高，带有综合的识别准确率83.14%，以及较好的识别效果被取得。

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In this paper, a back propagation neural network (Back propagation, BP) combined with genetic algorithm is designed. By selecting different signal characteristics for training and testing, the recognition speed is improved, with a comprehensive recognition accuracy rate of 83.14%, and better recognition results are achieved.

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In this paper, a back-propagation neural network (Back propagation, BP) combined with genetic algorithms is designed. By selecting different signal characteristics for training and testing, the recognition speed is improved, with a comprehensive recognition accuracy of 83.14%, and better recognition results are obtained.

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In this paper, a back propagation neural network (BP) combined with genetic algorithm is designed. By selecting different signal features for training test, the recognition speed is improved, the recognition accuracy rate is 83.14%, and good recognition effect is achieved.<br>

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