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研究了共轭梯度算法、拟牛顿算法、LM算法三类常用的数值优化改进算法，基于这三类数值优化算法分别对BP神经网络进行改进，并构建了相应的BP神经网络分类模型，将构建的分类模型应用于二维向量模式的分类，并进行了泛化能力测试，将不同BP网络分类模型的分类结果进行对比．仿真结果表明，对于中小规模的网络而言，LM数值优化算法改进的BP网络的分类结果最为精确，收敛速度最快，分类性能最优；共轭梯度数值优化算法改进的BP网络的分类结果误差最大，收敛速度最慢，分类性能最差；