BP神经网络简介

BP神经网络，即误差反馈神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示：

    从图的结构可知，BP神经网络主要由三个层次组成，包括BP神经网络的输入层，BP神经网络的隐含层以及BP神经网络的输出层。来自外部的各种信息通过BP神经网络的输入层传输进入到其隐含层进行网络运算处理，并通过输出层输出得到最终的处理结果。当BP神经网络的输出层输出结果和其预先设置的输入值的误差较大的时候，则进入BP神经网络的反向传播阶段，并进行网络权值的更新，直到输出结果和期望结果误差满足一定条件为止。

    其中，信号的前向传播过程的主要步骤如下：

第一、神经网络隐含层的第i个节点的输入变量neti：

                                                       

第二、神经网络隐含层的第i个节点的输出变量yi：

                                             

第三、神经网络输出层的第k个节点的输入变量netk：

                            

第四、神经网络输出层第k个节点的输出变量ok：