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针对基于多层前馈网络的误差反向传播算法（Standard Error Backpropagation Algorithm，SEBPA）易使网络陷入局部极小点、网络振荡、收敛速度慢甚至不收敛等缺点，通过引入新的评价函数、在网络权值和阀值迭代式中加入动量因子和可变学习率，改进SEBPA以优化多层前馈网络。本文利用基于改进算法的网络拟合非线性函数进行仿真实验，结果表明算法能大大改善网络性能；而轴承状态分类实验进一步验证了算法是正确的和有实际应用价值的。