神经网络课程设计报告
神经网络设计课程设计
神经网络设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解神经网络的基本概念，掌握其结构和工作原理。
2. 学生能描述神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
3. 学生能掌握神经网络的训练和优化方法，了解超参数调整对网络性能的影响。
技能目标：1. 学生能运用编程工具（如Python、TensorFlow等）搭建简单的神经网络模型。
2. 学生能通过调整网络结构、参数等手段优化模型性能，解决实际问题。
3. 学生能运用所学知识，对神经网络进行调试、评估和改进。
情感态度价值观目标：1. 学生对神经网络技术产生兴趣，培养探究精神和创新意识。
2. 学生在团队合作中学会相互尊重、沟通与协作，提高解决问题的能力。
3. 学生认识到神经网络技术在现实生活中的价值，关注其对社会发展的影响。
课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的知识视野，提高实践操作能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和数学知识，对新技术充满好奇心。
教学要求：结合理论讲解与实践操作，引导学生主动探究，注重培养学生的动手能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成神经网络模型的搭建和优化，解决实际问题。
二、教学内容1. 神经网络基本概念：介绍神经元模型、网络结构，理解全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络等不同类型的神经网络。
- 教材章节：第二章 神经网络基础2. 神经网络应用场景：分析图像识别、自然语言处理等领域的神经网络应用案例，探讨神经网络的优势和局限性。
- 教材章节：第三章 神经网络应用3. 神经网络搭建与训练：学习使用Python、TensorFlow等工具搭建神经网络，掌握前向传播和反向传播算法，了解损失函数和优化器的选择。
- 教材章节：第四章 神经网络搭建与训练4. 神经网络优化策略：研究超参数调整、正则化、批量归一化等方法，探讨如何提高神经网络性能。
- 教材章节：第五章 神经网络优化5. 实践项目：结合所学知识，开展图像分类、文本情感分析等实践项目，培养学生解决实际问题的能力。
神经网络课程设计
神经网络课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生了解神经网络的基本概念、结构和功能，掌握神经网络的基本算法和应用，提高学生的科学素养和实际应用能力。
1.了解神经网络的基本概念和结构；2.掌握神经网络的基本算法和原理；3.了解神经网络在各个领域的应用。
4.能够运用神经网络解决实际问题；5.能够运用编程语言实现简单的神经网络模型；6.能够分析神经网络的性能和优化方法。
情感态度价值观目标：1.培养学生对和神经网络的兴趣和好奇心；2.培养学生勇于探索和创新的科学精神；3.培养学生关注社会发展和实际应用的责任感。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括神经网络的基本概念、结构和算法，以及神经网络在各个领域的应用。
1.神经网络的基本概念：神经元、层、激活函数等；2.神经网络的结构：全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等；3.神经网络的基本算法：前向传播、反向传播、梯度下降等；4.神经网络的应用：图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本节课将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：用于讲解神经网络的基本概念、结构和算法；2.讨论法：引导学生分组讨论神经网络的应用场景和优化方法；3.案例分析法：分析典型的神经网络应用案例，如图像识别、自然语言处理等；4.实验法：让学生动手实现简单的神经网络模型，培养实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：神经网络相关教材，如《神经网络与深度学习》；2.参考书：提供神经网络相关的参考书籍，供学生自主学习；3.多媒体资料：制作神经网络的PPT、视频教程等，帮助学生形象理解；4.实验设备：提供计算机、编程环境、神经网络框架等，让学生动手实践。
五、教学评估为了全面、客观、公正地评估学生的学习成果，我们将采用多种评估方式，包括平时表现、作业、考试等。
神经网络的应用课程设计
神经网络的应用课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握神经网络的基本概念、原理和应用。
通过学习，学生应该能够理解神经网络的工作原理，掌握常用的神经网络模型，并能够运用神经网络解决实际问题。
具体来说，知识目标包括：了解神经网络的历史发展、基本结构和激活函数；掌握前向传播和反向传播的原理；熟悉常见的神经网络模型，如感知机、多层前馈神经网络和卷积神经网络等。
技能目标包括：能够使用编程语言搭建简单的神经网络模型；能够对神经网络进行训练和优化；能够利用神经网络解决图像识别、自然语言处理等实际问题。
情感态度价值观目标包括：培养学生的创新意识和团队协作精神；使学生认识到神经网络在现代科技中的重要地位和应用价值。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括神经网络的基本概念、原理和应用。
首先，介绍神经网络的历史发展，使学生了解神经网络的起源和发展过程。
其次，讲解神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及神经元和激活函数的作用。
接着，介绍前向传播和反向传播的原理，使学生理解神经网络的学习过程。
然后，介绍常见的神经网络模型，如感知机、多层前馈神经网络和卷积神经网络等，并通过实例让学生了解这些模型的应用场景。
最后，结合实际问题，让学生动手搭建神经网络模型，并进行训练和优化。
三、教学方法为了提高教学效果，本节课采用多种教学方法相结合的方式。
首先，采用讲授法，向学生讲解神经网络的基本概念、原理和模型。
其次，采用讨论法，引导学生分组讨论神经网络的应用场景和解决实际问题的方法。
接着，采用案例分析法，分析典型的神经网络应用案例，使学生更好地理解神经网络的实际应用。
此外，还采用实验法，让学生动手搭建神经网络模型，培养学生的实践能力。
通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果。
四、教学资源为了支持本节课的教学内容和教学方法的实施，我们准备了一系列教学资源。
教材方面，选用《神经网络与深度学习》等权威教材，为学生提供系统的理论知识。
bp神经网络的课程设计
bp神经网络的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解BP神经网络的原理和基本结构，掌握其计算过程和应用场景。
2. 学会使用BP神经网络进行数据分类和预测，了解其优缺点。
3. 掌握调整BP神经网络参数的方法，提高网络的性能。
技能目标：1. 能够运用BP神经网络构建简单的模型，解决实际问题。
2. 熟练使用相关软件或编程语言实现BP神经网络的训练和预测。
3. 学会分析BP神经网络训练结果，优化网络结构和参数。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能技术的兴趣和好奇心，激发其探索精神。
2. 增强学生的团队协作意识，培养其在合作中解决问题的能力。
3. 使学生认识到BP神经网络在现代科技发展中的重要作用，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为信息技术或人工智能相关课程的拓展内容，适用于高年级学生。
学生特点：具备一定的编程基础和数学知识，对人工智能有一定了解，具有较强的学习能力和探索精神。
教学要求：注重理论与实践相结合，强调动手实践，引导学生主动探索，培养学生解决问题的能力和团队协作精神。
通过本课程的学习，使学生能够将BP神经网络应用于实际问题，提高其解决复杂问题的能力。
教学过程中，关注学生个体差异，提供个性化指导，确保学习目标的达成。
二、教学内容1. 引言：介绍人工智能的发展历程，引出BP神经网络在现代科技中的应用价值。
- 章节：人工智能概述2. 理论知识：- BP神经网络基本原理：感知机、多层前馈神经网络、反向传播算法。
- 网络结构：输入层、隐藏层、输出层。
- 激活函数：Sigmoid、ReLU等。
- 学习算法：梯度下降法、动量法等。
- 章节：BP神经网络原理与结构3. 实践操作：- 搭建BP神经网络模型：使用相关软件或编程语言（如Python、MATLAB 等）实现。
- 数据集准备：分类问题、回归问题。
- 网络训练与优化：调整学习率、隐藏层节点数、迭代次数等参数。
- 预测与分析：评估模型性能，优化网络结构。
神经网络_实验报告
一、实验目的与要求1. 掌握神经网络的原理和基本结构；2. 学会使用Python实现神经网络模型；3. 利用神经网络对手写字符进行识别。
二、实验内容与方法1. 实验背景随着深度学习技术的不断发展，神经网络在各个领域得到了广泛应用。
在手写字符识别领域，神经网络具有较好的识别效果。
本实验旨在通过实现神经网络模型，对手写字符进行识别。
2. 神经网络原理神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成。
每个神经元接收来自前一个神经元的输入，通过激活函数处理后，输出给下一个神经元。
神经网络通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行分类。
3. 实验方法本实验采用Python编程语言，使用TensorFlow框架实现神经网络模型。
具体步骤如下：（1）数据预处理：从公开数据集中获取手写字符数据，对数据进行归一化处理，并将其分为训练集和测试集。
（2）构建神经网络模型：设计网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收输入数据，隐藏层用于提取特征，输出层用于输出分类结果。
（3）训练神经网络：使用训练集对神经网络进行训练，调整网络参数，使模型能够准确识别手写字符。
（4）测试神经网络：使用测试集对训练好的神经网络进行测试，评估模型的识别效果。
三、实验步骤与过程1. 数据预处理（1）从公开数据集中获取手写字符数据，如MNIST数据集；（2）对数据进行归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]区间；（3）将数据分为训练集和测试集，比例约为8:2。
2. 构建神经网络模型（1）输入层：输入层节点数与数据维度相同，本实验中为28×28=784；（2）隐藏层：设计一个隐藏层，节点数为128；（3）输出层：输出层节点数为10，对应10个类别。
3. 训练神经网络（1）定义损失函数：均方误差（MSE）；（2）选择优化算法：随机梯度下降（SGD）；（3）设置学习率：0.001；（4）训练次数：10000；（5）在训练过程中，每100次迭代输出一次训练损失和准确率。
神经网络课课程设计
神经网络课课程设计一、教学目标本节课的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握神经网络的基本概念、结构和工作原理。
技能目标要求学生能够运用神经网络解决实际问题，如手写数字识别、图像分类等。
情感态度价值观目标要求学生培养对领域的兴趣，认识到神经网络在现代社会中的广泛应用和重要性。
通过本节课的学习，学生将能够：1.描述神经网络的基本概念、结构和工作原理。
2.应用神经网络解决实际问题，如手写数字识别、图像分类等。
3.认识到神经网络在现代社会中的广泛应用和重要性。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括神经网络的基本概念、结构和工作原理。
教学大纲如下：1.神经网络的基本概念：介绍神经网络的定义、历史和发展。
2.神经网络的结构：讲解神经元的结构、连接方式和工作原理。
3.神经网络的工作原理：阐述神经网络的信息处理能力、学习算法和训练过程。
4.神经网络的应用：介绍神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本节课将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法。
1.讲授法：教师通过讲解神经网络的基本概念、结构和工作原理，引导学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论神经网络的应用案例，分享彼此的见解和收获。
3.案例分析法：分析神经网络在手写数字识别、图像分类等领域的具体应用，让学生体会神经网络的优越性。
4.实验法：学生动手搭建简单的神经网络模型，验证神经网络的工作原理。
四、教学资源本节课的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
1.教材：选用权威、实用的神经网络教材，为学生提供系统的学习材料。
2.参考书：推荐一些神经网络领域的经典著作，拓展学生的知识视野。
3.多媒体资料：制作精美的PPT、动画和视频，形象直观地展示神经网络的结构和工作原理。
4.实验设备：准备神经网络实验所需的硬件设备，如计算机、传感器等，让学生亲身体验神经网络的应用。
神经网络课程报告
神经网络课程认识本学期我们对人工神经网络进行了学习，在学习的过程中，我们对什么是神经网络，神经网络的发展史，神经网络的特点和功能以及神经网络的应用领域等多方面知识都有所了解。
从开始的对人工神经网络的初步了解到最后模型的建立，我们对人工神经网络的认识不断加深。
神经网络作为自动控制及智能控制专业的一个重要分支，掌握一些与其相关的基础知识对今后的学习会有较大的帮助。
具体的人工神经网络中，我们主要学习了单层感知器、标准BP网络、改进型的BP网络、自组织竞争神经网络以及离散型Hopfield网络（即DHNN 网络）。
其中，我们重点学习了标准型BP网络。
在后面的编程训练中，我们也以标准BP网络为模型，设计了一个较为简单的实际型编程问题。
接下来谈谈具体的学习情况：在学习的过程中，我们首先学习了什么是人工神经网络。
这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
以数学和物理的方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化的模型就是人工神经网络。
人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化，抽象与模拟。
揭示人脑的奥妙不仅需要各学科的交叉和各领域专家的协作，还需要测试手段的进一步发展。
目前已经提出了上百种的神经网络模型，这种简化模型能放映出人脑的许多基本特征。
综合人工神经网络的来源，特点及各种解释，可以简单的表述为：人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。
神经网络的研究可以追溯到19世纪末期，其发展可分为启蒙时期，低潮时期，复兴时期及新时期四个阶段。
人工神经网络是基于对人脑组织结构，活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。
人工神经网络具有人脑的一些基本功能，也有其自身的一些特点。
结构特点：信息处理的并行性，信息储存的分布性，信息处理单元的互连性，结构的可塑性。
RBF神经网络课程设计
RBF神经网络课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解RBF神经网络的基本概念，掌握其结构和原理。
2. 学生能掌握RBF神经网络的训练过程，了解径向基函数的选择和应用。
3. 学生能了解RBF神经网络在模式识别、函数逼近等领域的应用。
技能目标：1. 学生能运用RBF神经网络进行数据分类和拟合，解决实际问题。
2. 学生能通过编程实践，掌握RBF神经网络的实现方法。
3. 学生能通过案例分析和团队合作，提高问题解决能力和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 学生对神经网络及其应用产生兴趣，培养探究精神和创新意识。
2. 学生在团队合作中，学会尊重他人意见，培养协作精神和集体荣誉感。
3. 学生能认识到RBF神经网络在现实生活中的价值，增强社会责任感和使命感。
课程性质分析：本课程为高中信息技术课程，旨在让学生了解RBF神经网络的基本原理和应用，培养其信息技术素养。
学生特点分析：高中学生具备一定的数学基础和编程能力，对新技术和新知识具有较强的求知欲和探究精神。
教学要求：1. 结合课本内容，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
2. 创设问题情境，引导学生主动探究，培养学生的创新意识。
3. 强化团队合作，提高学生的沟通能力和协作精神。
二、教学内容1. RBF神经网络基本概念：神经网络概述，RBF神经网络的结构与特点。
2. 径向基函数：径向基函数的定义，常用径向基函数类型及其性质。
3. RBF神经网络的训练：训练算法（如最小二乘法、正则化最小二乘法等），参数调整策略。
4. RBF神经网络的实现：编程语言（如Python、MATLAB等）实现RBF神经网络，案例分析。
5. RBF神经网络的应用：模式识别、函数逼近、分类与回归等领域的应用案例。
6. 实践与拓展：实际数据集上的RBF神经网络应用，团队合作完成项目任务，拓展学生对RBF神经网络的认识。
教学内容安排与进度：1. 第一周：神经网络概述，RBF神经网络基本概念，径向基函数。
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1、简述神经网络的典型结构，常用的激活函数及各类神经网络的基本作用。
（1）人工神经网络的典型结构正如生物神经元是生物神经网络的基本处理单元一样，人工神经元作为对生物神经元的模拟，是人工神经网络的基本处理单元。
在生物神经元的结够、特性进行深入研究的基础上，心理学家W.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 于1943年首先提出了一个简化的神经元模型——M-P 模型。
该模型提出了以下几点假设：①每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元； ②突触分兴奋型和抑制性两种类型； ③神经元具有阈值特性； ④ 神经元是非时变的，及突触强度均为常数。
神经元及神经网络系统的基本形式来源于对人脑相应生理结构的简单模仿，人工神经元同样是对生物神经元的简化和模拟，它是复杂神经网络的基本处理单元，神经网络的典型结构如图1-1所示：图1-1神经网络典型结构（2） 常用的激活函数a 阀值型（硬限制型）⎩⎨⎧<+≥+=+=0*0 0* 1 )*(θθθX W X W X W f Ab 线性型○1全线性○2正线性c S 型函数(Sigmoid)○1 单极型和双极型θθ+=+=X W X W f A *)*( n *0(*) 0 *0W X A f W X W X θθθ+≥⎧=+=⎨+<⎩11n y e λ-=+21ny e λ-=+○2双曲正切y=tanh(n)d 径向基函数○1高斯函数○2三角波函数n 单极型n 双极型（3）各类神经网络的基本作用○1神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
○2神经网络在各个领域中应用的研究。
这些领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
2、论述BP算法的基本思想，讨论BP基本算法的优缺点，以及改进算法的思路和方法。
（1）BP算法的基本思想BP学习过程分为两个过程：工作信号正向传播：输入信号从输入层经隐含层单元传向输出层，在输出端产生输出信号。
在信号的传递过程中，权值是固定不变的。
每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号反向传播。
误差信号反向传播：网络的实际输出与期望输出的差值为误差信号，误差信号由输出端开始逐渐向前传播。
在误差信号反向传播过程中，网络的权值由误差反馈进行调节。
通过权值的不断修正使实际输出更接近期望输出。
（2）BP算法优缺点优点：○1非线性映射能力。
多层前馈网能学习和存贮大量输入-输出模式映射关系，而无需事先了解描述这种映射关系的数学方程。
只要能提供足够多的样本模式对供BP网络进行学习训练，它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
○2泛化能力。
当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。
这种能力称为多层前馈网的泛化能力。
○3容错能力。
输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对网络的输入输出规律影响很小。
缺点：○1需要较长的训练时间。
这主要是由于学习速率太小所造成的。
可采用变化的学习速率或自适应的学习速率来加以改进。
○2完全不能训练。
这主要表现在网络的麻痹上。
通常为了避免这种情况的产生，一是选取较小的初始权值，二是采用较小的学习速率。
○3局部最小值。
采用多层网络或较多的神经元，有可能得到更好的结果。
（3）改进的思路和算法BP算法改进的主要目标是为了加快训练速度，避免陷入局部极小值和改善其它能力。
本节只讨论前两种性能的改进方法的有关内容。
○1带动量因子算法；○2自适应学习速率；○3改变学习速率；○4作用函数后缩法。
3、试比较RBF与多层感知器，论述这两种网络的特点和差异。
RBF网络与多层感知器都是非线性前向网络，它们都是通用逼近器。
对于任一个多层感知器，总存在一个RBF网络可以代替它，反之亦然。
但是它们也有不同点：○1RBF网络只有一个隐层，而多层感知器可以是一层也可以是多层。
○2多层感知器的隐层和输出层的神经元模型是一样的。
而RBF网络的隐层和输出层的神经元模型不同，而且在网络中起到的作用也不一样。
○3RBF网络的隐层是非线性的，输出层是线性的。
多层感知器解决非线性回归问题时，隐层是非线性的输出层是线性的。
在解决模式分类问题时，它的隐层和输出层通常都选为非线性的。
○4RBF网络的基函数计算的是输入向量和中心的欧氏距离，而多层感知器隐单元的激活函数计算的是输入单元和连接权的内积。
○5多层感知器是对非线性映射的全局逼近，而RBF网络使用局部指数衰减的非线性函数（如高斯函数）对非线性输入输出映射进行局部逼近。
这意味着，逼近非线性输入输出映射，要达到相同的精度，RBF网络所需要的参数要比多层感知器少得多。
由于RBF网络能逼近任意的非线性函数，可以处理系统内在的难以解析的规律性，并具有极快的收敛速度，因此， RBF网络有广泛的应用。
4、试比较和论述Hopfield网络与随机网络的工作原理，讨论网络状态变化稳定的条件。
Hopfield网络工作原理：按照其用途来设计或训练网络的权值，很难避免出现伪状态，对于有用的吸引子，其吸引力的强、弱吸引域的大小也不同，而且网络是严格按照能量减小的方向运行的，这就容易陷入局部极小点，而无法跳出。
神经网络算法的基本思想：网络运行向误差或能量函数减小方向运行的概率大，向误差或能量函数增大方向运行的概率存在，这样网络跳出局部极小点的可能性存在，而且向局部最小点收敛的概率最大。
网络状态变化稳定的条件：若网络从某一时刻以后，状态不在发生变化，即()()()+∆=∆>v t t v t t,05、谈谈学习神经网络课程后的心得体会，你准备如何在你的硕士课题中应用神经网络理论解决问题。
通过这两个多月来宗老师对神经网络的讲解，我了解到了ANN在信号处理中应用相当广泛。
通过此课程的学习，我掌握了基本的BP网络的基本思想和MALTAB仿真设计以及对于其不足的改进。
同时了解到其他的网络结构，比如Hopfield的基本思想以及应用。
学习一种新知识，掌握算法思想比具体的编程和应用更重要，授之以渔不如授之以鱼。
由于人工神经网络在通讯信号处理、语音信号处理、声纳信号处理、心电信号处理、图像处理等方面应用广泛。
待选定课题以后可能结合具体的应用方面进一步深入学习神经网络。
实验四用于函数逼近的多层感知器设计1研究目的及意义数值逼近是指给定一组数据, 用数学分析的方法来分析这组数据,常用的数学分析方法有多项式拟合和插值运算。
还有一种常用的方法就是运用人工神经网络的有关理论,建立合适的神经网络来逼近给定的数据。
人工神经网络( Artificial Neural Network, ANN)是由大量神经元互相连接而组成的复杂网络系统, 具有感知、记忆、学习和联想等功能, 能模仿人脑处理信息的物理过程, 具有大规模并行模拟处理、分布式存储信息、非线性动力学和网络全局作用, 以及很强的自适应、自学习和容错能力等一些特点, 因此成为一种强大的非线性信息处理工具。
在人工神经网络的实际应用中, 80%~ 90%的人工神经网路模型采用基于误差反向传播算法( Error Back Propagation, BP算法) 的多层前向神经网络(即BP 网络)或他的变化形式。
BP 是前馈网络的核心部分, 体现了人工神经网络最为精华的部分, 广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等。
而本实验要做的工作即用多层感知器实现函数逼近。
2 BP网络2.1 BP网络简介BP网络是一种采用有教师学习算法的典型的多层前向神经网络。
它具有强大的计算能力，能够通过训练，掌握学习样本蕴涵的输入输出关系，它在预测和分类中都有着广泛的应用。
BP网络是一种多层前馈神经网络,包括输入层,隐层(中间层)和输出层,其中隐层可以是一层也可以是多层,一般而言,三层BP神经网络就可以解决大部分比较简单的问题。
BP网络前后层之间实现全连接,每层神经元之间无连接。
BP网络由输入层、隐含层和输出层组成, 其学习过程分为2个阶段:第一个阶段是输入已知学习样本向量, 通过设置的网络结构和前一次迭代的权值和阈值, 从网络的输入层经隐含层逐层处理, 并传向输出层, 逐次算出各层节点的输出。
第二个阶段是对权值和阈值进行修改, 根据输出节点的实际输出与期望输出的误差 ( 误差大于要求的精度) ,将误差信号沿原来的连接通道作反向传播, 逐次修改网络各层权值与阈值使误差减小。
重复上述过程, 直至网络的输出误差逐渐减小到允许的精度, 或达到预定的学习次数。
图1是一个3层BP网络结构示意图。
输入层中间层输出层图1 3层BP 神经网络结构图 2.2 BP 梯度算法前馈神经网络BP 算法采用最速下降寻优算法，即梯度法。
假设有N 对学习样本，采取批处理学习方法，目标函数：211()2NK K K E T Y N ==-∑，其中K T 、K Y 分别为第K 对样本的期望输出和实际输出向量。
E 反映网络输出与样本的总体误差。
学习过程就是通过修改各神经元之间的权值，使得目标函数E 的值最小，权值按下列公式修正：ij ij E W W η∂∆=-∂ η为学习速率。
2.3动量学习算法该方法是在反向传播法的基础上在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权之变化的值，并根据反向传播法来产生新的权值变化。
带有附加动量因子的权值调节公式为：(1)(1)()ij i j ij w k mc p mc w k ηδ∆+=-+∆(1)(1)()i i i b k mc mc b k ηδ∆+=-+∆其中k 为训练次数，mc 为动量因子，一般取0.95左右。
附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响，通过一个动量因子来传递。
以此方式，当增加动量项后，促使权值的调节向着误差曲面底部的平均方向变化，当网络权值进入误差曲面底部的平坦区时，δ将变得很小，于是，(1)()ij ij w k w k ∆+≈∆从而防止了()0ij w k ∆=的出现 ，有助于使网络从误差曲面的局部极小值中跳出。
梯度算法是动量因子0mc =的特殊情况。
2.3 BP 算法步骤（1）将各权值、 阈值置为小的随机数。
（2）从训练数据中挑选一组数据（k X 、k T ）, 将输入数据X 加到 BP 神经网络的输入层, T 为预期输出数据,上标k 为训练数据号。
（3）由 1m m m j ij i i y F W y -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦∑计算从第一层直至输出层各节点j 的输出m i y , 其中上标m 为 BP 网络的层标号, F 为神经元的激励函数1m i y -为 BP 网络1m -层的i 节点的输出, m ij W 为1m -层的i 节点到m 层的j 节点的连接权值, ,1,...,1M M M =-。