基于BP神经网络模型的鸢尾花分类问题研究

摘要

鸢尾花是一种常见的观赏类植物,在全球有着大量的变种.研究鸢尾花的分类问题,对解决植物分类识别问题有着重要的引导作用.本文以鸢尾花为主要研究对象,使用BP神经网络算法对其进行分类研究,并根据鸢尾花的分类建立基于Levenberg-Marquardt训练的相关模型,通过不断正向前向传播及反向回传来减小误差,以达到准确预测的效果.实验结果表明,采用BP神经网络的训练模型能高效并精准的达到分类目的,最终形成了整体0.99019的拟合效果,为鸢尾花的分类问题提供了较好的解决思路.