bp神经网络训练过程流程图，很多人还不知道，快来看看

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1、人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经渗透到了各个领域。

2、近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。

3、在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是有效、活跃的方法之一。

4、BP网络是多层前向网络的权值学习采用误逆传播学习的一种算法（Error Back Propagation，简称BP）。

5、在具体应用该网络时分为网络训练及两个阶段。

6、在网络训练阶段，根据给定的训练模式，按照“模式的顺传播”→“误逆传播”→“记忆训练”→“学习收敛”4个过程进行网络权值的训练。

7、在网络的工作阶段，根据训练好的网络权值及给定的输入向量，按照“模式顺传播”方式求得与输入向量相对应的输出向量的解答（阎平凡，2000）。

8、BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。

9、它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。

10、图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。

11、同层之间不连接。

12、输入信号从输入层，依次传过各隐含层，然后传到输出层，如果在输出层得不到期望输出，则转入反向传播，将误信号沿原来通路返回，通过学习来修改各层神经元的权值，使误信号小。

13、每一层的输出只影响下一层的输入。

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