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人工神經(jīng)網(wǎng)絡( Artificial neural Networks,ANN)系統(tǒng)是20世紀40年代后出現(xiàn)的。它是由眾多的神經(jīng)元可調(diào)的連接權值連接而成,具有大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。BP(BackPropagation)算法又稱為誤差反向傳播算法,是人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的一種監(jiān)督式的學習算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在理論上可以逼近任意函數(shù),基本的結構由非線性變化單元組成,具有很強的非線性映射能力。而且網(wǎng)絡的中間層數(shù)、各層的處理單元數(shù)及網(wǎng)絡的學習系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)具體情況設定,靈活性很大,在優(yōu)化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許多領域都有著廣泛的應用前景。
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