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本文针对人形目标识别的特点，在分析了传统的处理方法的基础上，提出了适于表征人形目标的特征数据，在此基础上，提出使用径向基函数网络完成特征的识别。
详细分析了常用的各种神经网络的优缺点，在此基础上，确定了使用径向基函数网络作为人形目标识别的计算模型，并对其学习速率调整算法进行了改进，实验表明，其对缩短神经网络的训练时间和降低训练误差是有效的。
使用C++语言编程实现了基于神经网络的人形目标识别的各种算法，并通过实例样本进行了实际测试，在小样本上取得了100﹪的正确识别率，验证了本文所用方法的正确性和可靠性。