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对于误差逆传播(BP)神经网络标准及改进型算法中的神经元联接权更新机制进行了分析.作为实际应用,基于MATLAB神经网络工具箱函数,研究了两个例子,一个是不同合金种类及不同复杂程度的型腔结构下浇注温度的选择;另一个是压铸工艺的缺陷分析.采用的算法分别为恒定学习率-附加动量项改进型BP算法和自适应学习率-附加动量项改进型BP算法.通过在实际模拟中比较这两种算法的训练效率,可得到结论:自适应学习率-附加动量项算法是精确模拟压铸工艺映射问题的较为理想的方法.基于这一方法,文中最后给出了网络模拟测试的结果.