自学习和自适应能力

BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一，它由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组在1986年提出，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小，以下是对BP网络优点的分析：一、非线性映射能力1……

BP神经网络，即反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，它由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，能够处理复杂的非线性问题，并在模式识别和预测分析中展现出强大的能力，一、优势1、非线性映射能力强：BP神经网络能够逼近……