摘要：目的:解決BP神經網絡擬合鐵氧體導熱系數時,低導熱系數數據預測相對誤差較大的問題。方法:分析原因及樣本數據預處理的必要性,提出對目標輸出進行非線性處理的數據預處理方法。對適合本問題的三種非線性函數進行比較分析,采用對目標輸出進行對數運算后再對輸入數據與目標輸出歸一化的數據預處理方法,并進行實驗驗證。結果:用此方法得到的模型比常規方法得到的模型預測精度更高,其預測相對誤差最大值從45%降低到10%,平均相對誤差從5%降低到3%。結論:采用本文非線性處理方法能有效降低低導熱系數數據預測相對誤差。