上海佳实电子科技有限公司的蛋白检测系统的BP神经网络算法

一般来说，建立定量分析模型的多元校正方法，常用的标定方法有多元线性回归(MLR)  、逐步回归（SMR）、主成分分析（PCA）、偏小二乘法(PLS)、拓扑学方法和人工神经网络(ANN)方法等。

上海佳实电子科技有限公司研发的蛋白检测系统采用BP神经网络算法。

BP 网络又称为反向误差传播算法(Back-Propagation Learning Algorithm)，由输入层、隐含层(又叫中间层)、输出层组成。BP 网络是较成熟的网络，应用于函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等域。BP 网络具有很强的函数映射功能，一个3-4 层的 BP 网络可满足一般函数的拟合逼近问题。

上海佳实电子科技有限公司的软件工程师通过对大量测试数据的模拟而建立神经网络模型，以达到提测量精度的目的。

为了好的解决精度问题，上海佳实的研发人员花费了大量时间在测量数据的定标上，并制定了一整套行之有效的定标方法以提标定效率，减少标定过程所耗费的时间。

客户的满意，我们的责任！上海佳实电子科技有限公司将一如既往的为广大客户服务，研发简单易用可靠准确的设备。