《表6 描述性统计分析：基于人工神经网络的互联网公司估值方法研究》

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《基于人工神经网络的互联网公司估值方法研究》

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人工神经网络BP模型是基于人工神经网络（ANN）的一种算法，它是由Rumelhart和McCelland及其研究小组在1986年研究并设计出来的，已经成为目前应用最为广泛的神经网络学习算法。从结构上讲，BP神经网络是典型的多层网络，分为输入层、隐含层、输出层，其特点为层与层多采用全互连方式，同一层的单元之间不存在相互连接，各层神经元无反馈连接。单元间的联系由特定的激励函数实现，它具有非线性、非局限性、非常定性、非凸性的特点，具有广泛的适应性。