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人工神经网络之BP模型算法实现
在人工神经网络发展中，P网络可以对具有非线性连续转移函数 B基于以上理论，现对B模型进行程序实现，文采用的平台是 P本Vsati20，iluo08usd 数据库是Acsc编程语言。设计流程如图2ces撑，所示。
神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积，将输入与设定的某一阈值作比较，再经过某种神经元激活函数f的作用，便得到该神经元的输出Oi。常见的激活函数为Sigmoid型。
因为该网络要解决的是一个二分类问题，所以输出层的激活函数也可以使用一个Sigmoid型函数，神经网络最后的输出为： 。
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2]，包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或和一些其他问题。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
BP神经网络的非线性系统建模
1、BP神经网络构建 根据要拟合的非线性函数特点确定BP网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP网络结构可以设置为2-5-1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。
2、对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择，因此容易陷入局部最小值。
3、但整个网络可以构成高度复杂的非线性系统。用人工神经 网络进行数据分析处理，能够得到更加接近真实的拟合曲线 。
4、第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
BP神经网络
属于监督学习。在监督学习中，模型通过使用标记的数据进行训练，学习输入和输出的映射关系。BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练。训练过程中，输入数据通过网络向前传播，计算每个神经元的输出。
BP神经网络和卷积神经网络在结构、用途和作用上存在明显区别。结构：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，而卷积神经网络包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。
层次不同，特点不同。层次不同。bp神经网络是包含三个层次（输入层，中间层，输出层）的神经网络。而ts模糊神经网络是包含五个层次（输入层，模糊化层，模糊推理层，归一化层，解模糊输出层）的神经网络。特点不同。
该网络优点如下：信息分布存储：人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，即信息存储在神经元之间的连接强度的分布上，bp神经网络模拟人脑的这一特点使信息以连接权值的形式分布于整个网络。
是在邻域中。BP网络即前馈神经网络，模型在完成一次训练后需要反向对训练过程中的参数进行优化调整，是最基础的神经网络，在邻域中，也是复杂网络结构的基础。
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