BP神经网络的网络学习评价模型

BP 神经网络具有很强的学习能力，能任意逼近非线性函数。基于 BP 神经网络的网络学习评价模型能克服传统评价方法中只能使用线性模型的缺陷，并大大降低人为因素的影响。从测试结果看，该模型正确率很高，其性能可满足网络学习评价的要求。另外，实验中也发现当样本数据增加时，测试的准确率也会逐步提高，当样本数为 100时，测试准确率不到 70%，而当样本数增加到 400时，准确达到了 93.3%。