【摘 要】
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针对手工提取网络上传数据过程烦琐、工作量大的问题,提出一种融合双重BP神经网络组合模型（A combination model of dual BP neural network,CMDBPNN）的Python解析计算机网络上
【机 构】
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安徽电子信息职业技术学院经济管理系
【基金项目】
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2018年度安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0875）：“基于云集群的一体化学习平台构建研究”
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针对手工提取网络上传数据过程烦琐、工作量大的问题,提出一种融合双重BP神经网络组合模型（A combination model of dual BP neural network,CMDBPNN）的Python解析计算机网络上传数据算法.该算法对BP神经网络组合模型的空间实施网络化处理,且对于网络单元中的信息也可以借助相似的方法来进行记录,依据优化之后的金字塔时间结构对其中潜藏的网格单元来实施有效的存储,以实现Python解析计算机网络上传的数据算法.最后,利用真实数据集与仿真数据集进行实验.结果表明：该
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