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针对单一特征识别算法泛化能力差、识别准确率低的问题,本文深入分析了典型目标地震波信号的时域特征,融合多个特征构建训练样本,采用BP神经网络算法对目标进行识别;针对BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差的缺点,通过遗传算法对BP神经网络优化。最终形成基于GA-BP神经网络的目标识别方法,并进行实验验证。结果表明:基于GA-BP神经网络算法无论是在收敛性、准确性还是计算速度上都优于传统算法。