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在生產(chǎn)和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，選取的數(shù)學(xué)模型主要是線性回歸方程形式，采
用回歸分析方法確定模型的參數(shù)。由于BP 網(wǎng)絡(luò)可對任意形狀的函數(shù)曲線進(jìn)
行逼近，因此，采用BP 網(wǎng)絡(luò)建立的數(shù)學(xué)模型較上述形式的數(shù)學(xué)模型具有更
小的方差，能夠?qū)ふ业阶顑?yōu)的工藝條件。
BP 網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Network）是對非線性可微分函數(shù)進(jìn)
行權(quán)值訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)壓縮、系統(tǒng)控制、
圖象識別、市場預(yù)測等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
用回歸分析方法確定模型的參數(shù)。由于BP 網(wǎng)絡(luò)可對任意形狀的函數(shù)曲線進(jìn)
行逼近，因此，采用BP 網(wǎng)絡(luò)建立的數(shù)學(xué)模型較上述形式的數(shù)學(xué)模型具有更
小的方差，能夠?qū)ふ业阶顑?yōu)的工藝條件。
BP 網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Network）是對非線性可微分函數(shù)進(jìn)
行權(quán)值訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)壓縮、系統(tǒng)控制、
圖象識別、市場預(yù)測等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
BP網(wǎng)絡(luò)
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