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BP神经网络基本原理分析概述

BP神经网络又称为误差逆向传播神经网络，信号既可以向前进行传播又可以进行反向误差传播。其由输入层、隐含层和输出层三层组成，每一层包含多个神经元。就像人类的神经细胞，这些神经元有一定的联系。只有相邻的两层神经元才会相互影响。如果说输出误差超出期望误差的范围，系统就会开始反向传播，根据预测误差以及相应的代换公式，系统会调整相应的权值和阈值，通过这个程序，预测输出会不断地向期望输出靠近[9]。下图2-2所示即BP神经网络结构：

图2-2BP神经网络的拓扑结构

其中R（t）,T,是输入值，是预测值，，是权值。

目前，BP神经网络及其变种广泛应用于神经网络模型。它也是前沿