【摘 要】
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误差反向传播神经（ＢＰ）网络存在学习速度较慢、易陷入局部极小等缺点。通过自适应步长、反传改进参数γ、数据预处理和权值初始化等改良ＢＰ网络，使标准ＢＰ算法收敛速度大大加快，收敛平稳性
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误差反向传播神经（ＢＰ）网络存在学习速度较慢、易陷入局部极小等缺点。通过自适应步长、反传改进参数γ、数据预处理和权值初始化等改良ＢＰ网络，使标准ＢＰ算法收敛速度大大加快，收敛平稳性获得提高。方法用于钙、镁、铁的三组分混合物同时定量分析，取得一定效果。
Error backpropagation neural network (BP) network has the disadvantage of slow learning speed, easy to fall into local minima. The improved BP neural network with adaptive steps, improved parameters such as backpropagation parameter γ, data preprocessing and weight initialization, has greatly improved the convergence speed of standard BP algorithm and improved the convergence smoothness. Methods for the three-component mixture of calcium, magnesium, iron quantitative analysis, and achieved some results.
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