《表8 神经网络训练结果：基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法》

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《基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法》

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（1）BP神经网络学习能力的检验。如表8所示，期望输出为1-20号车型的总体设计得分，可以反映其整体造型设计的好坏，训练结果为神经网络模型经过使用这20组数据进行训练后的输出，相对误差为网络的对20款车型的评价学习结果与实际得分的相对误差。如图7，BP神经网络模型训练结果与期望输出的最大相对误差为5.15%，最小相对误差为零，平均相对误差为1.82%，预测结果相对较准确，说明该模型的学习能力以及可靠性较好。