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基于Hu不变矩的尺度不变性,以图像的不变矩特征作为输入,建立基于批训练的改进型误差反向传播（BP）神经网络。运用基于Bayesian正则化的Levenberg-Marquardt算法优化误差函数计算精度,改进网络,实现参数最优化组合。通过MAT LAB环境,建立了基于不变矩的改进BP神经网络目标识别模型。实验表明,该方法实现了对目标的准确识别和对干扰图像的正确判断。