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改进了异常点检测算法的复杂度和收敛速度慢的缺陷,采用加入动量项的改进BP神经网络算法,建立了算法的理论模型和学习过程。对随机抽样的145条记录测试试验中得到:算法大大缩短了训练时间,提高了训练速度,并且准确率也取得了令人比较满意的效果。算法应用实验表明BP具备一定的数据特征筛选的能力,并且能很好地实现异常点区分。上述结果表明改进的BP算法检测对数据集合分类具有可行性,设计成果对于社区安全技术的发展有着明显实际意义。