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为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 features for training and testing, the recognition speed can be improved, with a comprehensive recognition accuracy rate of 83.14%, and better recognition results have been 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, the accuracy of recognition with comprehensive is 83.14%, and the better recognition effect is 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 can be improved, the recognition accuracy rate with comprehensive is 83.14%, and good recognition effect is achieved.<br>

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