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实验5 分类器的训练和测试1、 实验目的和要求1） 掌握BP网络分类原理；2） 学会对BP网络进行训练和测试；3） 学会对分类器进行性能分析。2、 实验内容1） 采用随机初始化，为BP网络设定学习率、循环次数等参数，用训练集进行训练；2） 用测试集进行测试；3） 统计分类准确率。3、 实验步骤1） 将数据划分成训练集和测试集；2） 提取样本的特征并归一化；3） 设定学习率、循环次数等参数；4） 用训练集样本对BP网络进行训练；5） 对待识别卫星进行识别；6） 统计测试集上的识别准确率。4、 实验结果分析1） 采用随机初始化，连续调用三次BP网络，统计三次测试结果，能发现什么，怎么解释。2） 对训练集样本进行识别准确率统计，与测试集样本上的识别准确率进行对比，分析二者的差异。3） 对比Bayes分类器、SVM分类器、BP网络分类器的分类性能，对分类器性能进行分析。4） 将原始特征计算、特征提取、分类器设计等环节进行系统优化，以获得最佳分类性能。