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本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，进行预测 ...
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从软件测试的技术与过程、 持续的软件测试、 软件测试的充分性准则等方面简要介绍软
件测试的基本思想； 讨论软件测试中的若干问题， 包括面向路径的测试数据自动生成、 测试预言、
期望结果的自动生成、 回归测试等； 并且探讨软件测试的发展趋势， 包括构件测试、 软件的易测试
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