精选优质文档-倾情为你奉上神经网络神经网络不需要做许多假设和和复杂的数学表达式，只用通过学习样本进行训练。一、BP神经网络1.1简介BP神经网络由输入层、隐层和输出层三层构成。对于BP神经网络，网络的性能受局部不准确试验数据的影响很小。所以BP神经网络有很强的容错性。缺点：训练时间较长，求得的解可能是局部极小解。 若R是输入量的个数，是隐层第i个神经元与输出层第K个神经元的连接权值，是阈值。则通用神经元模型如下：将多个神经元模型串起来会得到n个神经元输出，第i个神经元输出为第i个神经元经过任意传递函数后得到输出为BP神经网络的应用沼泽草炭土结构特性及模型研究（下载文档）2.1步骤构造建模方案根据输入与输出关系写出表达式，如三输入，一输出的非线性函数表达式为相对应的BP神经网络结构为设，分别表示BP网络三层节点的输入节点，隐节点，输出节点。表示输入节点和隐节点之间的网络权值，表示隐节点和输出节点之间的网络权值，我们用梯度法对BP网络的权值进行修正，采用sigmoid函数。若输出节点
