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数学建模-BP神经网络模型 bp神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是一种多层的前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。bp神经网络的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

数学建模整理-层次分析法层次分析法（Analysis Hierarchy Process,简称 AHP），是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它适用于那些难于完全定量分析的问题 。它将人的思维过程分成目标层、准则层和方案层，并借助数学模型进行分析，是一种将决策者定性判断和定量计算有效结合起来的实用的决策分析方法。该方法系统性强，使用灵活、简便，适用于组织化的大规模复杂系统。尤其是当系统规模庞大、结构复杂、属性及目标多样，且系统中很多要素指标仅有定性关系时，采用层次分析法进行评价和决策是非

数学建模整理-线性规划、整数规划、非线性规划