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传统反向传播（BP，Back-Propagation）算法虽然解决了多层感知器的收敛问题，但是训练时间长、收敛速度慢。本文针对训练样本分布状态未知的问题，提出了一种有效的加速收敛方法，即对不同的训练样本选择不同的学习率。将这种改进的BP算法应用到履带车与轮式车的声学分类中，明显提高了算法的收敛速度、泛化能力及稳定性，并可根据需要调整两种车辆的识别率。