《表2 系统预测结果表：基于概率神经元网络模型的高校政治教学系统构建》

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《基于概率神经元网络模型的高校政治教学系统构建》

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在智能仿生算法的深度研究中，有两个因素限制了算法的准确性。一个是训练数据的数量，另一个是S值的选择。根据研究结果表明，样本越多，类型越广泛，预测结果越准确通过仿真和文献研究表明，对于BP神经网络的收敛速度是稳定性和样本附加容错能力有待提高，该算法对上述问题具有鲁棒性，预测结果如表2所示。