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本文采用遗传学习算法和误差反向传播算法（BP 网络）相结合来训练前馈人工神经网络（BPN），使网络收敛速度加快并避免局部极小。依据算法建立网络模型，用小批量训练替代单样本训练和大批量样本训练，提高网络的训练速度。通过模拟，预测结果表明，该算法收敛速度快，预测精度高，为气体模糊识别和预报提供了一种新思路和新方法。