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在工程应用中经常会遇到一些复杂s的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。三层BP神经网络能以任意精度逼近连续函数。但是BP网络具有易陷入局部最优值的缺点，在此基础上加入遗传算法。传统的串行化BP神经网络的训练方法处理海量数据时存在很大问题，例如耗时过长，甚至内存不足无法训练。为了解决这些问题，使用基于MapReduce的BP神经网络训练方法。