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针对传统的BP神经网络模式分类算法在各个网络输出值较为接近或者模式类之间的网络输出值接近的情况下容易发生误判的问题，提出一种基于模式相关的BP神经网络分类算法，并结合具体电路，运用该方法进行建模、仿真．实验结果表明，采用模式相关的BP神经网络分类算法能够充分利用网络输出层各个节点的所有输出，增强了网络的输出特性，便于正确、方便的进行模式分类，且分类效果良好，具有一定的通用性．