上海佳實電子科技有限公司的蛋白檢測系統的BP神經網絡算法

一般來說，建立定量分析模型的多元校正方法，常用的標定方法有多元線性回歸(MLR)  、逐步回歸（SMR）、主成分分析（PCA）、偏小二乘法(PLS)、拓撲學方法和人工神經網絡(ANN)方法等。

上海佳實電子科技有限公司研發的蛋白檢測系統采用BP神經網絡算法。

BP 網絡又稱為反向誤差傳播算法(Back-Propagation Learning Algorithm)，由輸入層、隱含層(又叫中間層)、輸出層組成。BP 網絡是較成熟的網絡，應用于函數逼近、模式識別、分類和數據壓縮等域。BP 網絡具有很強的函數映射功能，一個3-4 層的 BP 網絡可滿足一般函數的擬合逼近問題。

上海佳實電子科技有限公司的軟件工程師通過對大量測試數據的模擬而建立神經網絡模型，以達到提測量精度的目的。

為了好的解決精度問題，上海佳實的研發人員花費了大量時間在測量數據的定標上，并制定了一整套行之有效的定標方法以提標定效率，減少標定過程所耗費的時間。

客戶的滿意，我們的責任！上海佳實電子科技有限公司將一如既往的為廣大客戶服務，研發簡單易用可靠準確的設備。