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人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。传统的人工智能技术通过使用归纳出的知识,模仿人类的思维方式在较高的心理学层次上解决问题,而人工神经网络通过模仿人类大脑结构的方法在较低的生理学层次上解决问题。由于人工神经网络的这个特点,使它具备了较强的通过实例进行学习的能力。

BP(Back Propagation)算法又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

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