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叙述可靠性增长的基本概念和神经网络ＢＰ算法，着重探讨ＢＰ算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果，与常用的可靠性增长参数模型Ｄｕａｎｅ，Ｇｏｍｐｅｒｔｚ的结果相比较。实例表明，该方法是可行的，而且是有效的，适应性强，可以预料，它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长，而且可用于武器装备在储存过程中之中可靠性下降的预估。