作者：董秀英 柏小丽 汤铁群bp神经网络格贴近度就业能力
摘要：针对传统BP算法的神经网络收敛较慢的缺点,提出基于L-M（Levenberg-Marquard）算法的神经网络对影响高校毕业生就业能力的各项因素进行分析的模型,以预测高校毕业生的就业能力存在的不足.因素量化采用模糊数学中的格贴近度和专家打分的方法.仿真结果表明：系统模型缩短了训练时间,具有较高的准确性,预测值与实际值的误差很小,可以将此模型应用于对高校毕业生就业能力的预测.
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