基于数据挖掘的BP神经网络改进算法的产品质量预测研究

人工神经网络是一种新的数学建模方式，传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型，神经网络的提出为处理非线性问题提供了比较好的方法。针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型，通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较．结果表明改进的BP算法提高了学习效率，网络有较好的泛化能力，而且预测更可靠。