摘要：探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法。针对网络输入变量维数较高的特点，提出一种ＢＰ网络各权重独立训练的分散训练方法。该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优化训练，运用非线性优化方法调节步长。与用普通的ＢＰ训练方法相比，用该方法训练高维输入的ＢＰ网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度，较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题。

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