摘要：误差反向传播算法（Back-propagation简称BP算法）是当前前馈神经网络训练中应用最多的算法。针对BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点，通过采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt（LM）算法来改进BP算法。对提取的目标瞬态特性特征归一化后作为BP神经网络的输入，通过Matlab仿真对网络进行调整，并将训练好的网络进行军事目标识别。结果表明，该方法合理可行，且收敛速度快，预测精度高，为目标识别提供了一种新方法。

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