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根据科技期刊学术水平评价指标体系和评价标准，生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本，取尽可能紧凑的结构以避免出现“过拟合”现象，检验样本实时监控训练过程以消除“过训练”影响，用测试样本评价模型的泛化能力，从而建立了用于期刊学术水平综合评价的神经网络模型。示例研究表明，生成样本的原理是可行的和有效的，建模过程可靠、合理，建立的模型可用于实际期刊学术水平的综合评价；