BPNetwork

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它包括输入层、隐藏层和输出层，通过不断迭代调整权重和偏置，使网络能够学习并逼近复杂的非线性函数。BP神经网络具有自学习和自适应的能力，可以处理大量数据，因此在模式识别、预测分析等领域有广泛应用。然而，BP神经网络也存在一些缺点，如容易陷入局部最优解，训练过程可能较慢，对初始参数的选择敏感等。