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利用动量法和自适应改变学习率改进BP神经网络算法的基础上,针对网络权值调整时不容易跳出误差平坦区的问题,进一步对神经网络的学习算法进行了改进,引入一个陡度因子。并把改进算法后的BP神经网络在盐酸浓度的软测量中做了仿真实验,实验结果表明:陡度因子的引入不但可以提高模型的精度而且也使网络的泛化能力得到了增强。