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BP网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入一输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和闽值，使网络的误差平方和最小。人工神经网络所具有的非线性特性、大量的并行分布结构以及学习和归纳能力使其在诸如建模、时间序列分析、模式识别、信号处理以及控制等方面得到广泛的应用。