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通过对商场客流量中行人的相关特征进行提取以及对获得的相应数据样本进行处理,利用改进的BP神经网络算法,建立了相应的BP网络模型,对客流量中行人出入商场的一些模式进行自动识别,并分析了隐含层神经元个数、学习速率等因素对网络训练的影响.实验表明该模型在实际项目中的应用是可行的.
商场客流量中改进BP神经网络的应用
【摘 要】
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通过对商场客流量中行人的相关特征进行提取以及对获得的相应数据样本进行处理,利用改进的BP神经网络算法,建立了相应的BP网络模型,对客流量中行人出入商场的一些模式进行自
【机 构】
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南京工业大学电子与信息工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2013年02期
【基金项目】
：
国家“九七三”计划项目(2005CB321901);软件开发环境国家重点实验室开放课题(BUAA-SKLSDE-09KF-03)
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