BP神经网络及应用（数学专业 毕业论文）.doc

人工神经网络理论是最近发展起来的十分热门的交叉学科，神经网络是对真实生物神经系统某些基本特性和功能的抽象和模拟，结合计算机技术的发展，神经网络逐渐成为了一门先进的信息处理科学，有着非常广泛的应用前景和不可估量的利用价值.神经网络的热门领域主要集中在信息领域、自动化工程领域、控制领域和市场经济调控和预测等领域.从而神经网络便逐渐成为了当今许多学者研究的焦点.随着神经网络的不断发展壮大，出现了许多分支，然而在各种各样的神经网络领域内，BP神经网络是现实应用中最为普遍与常见的，主要优点在于它不但具有神经网络所拥有的基本特征，而且它的结构更加稳定、算法更加简洁、从而研究BP神经网络具有重要的理论意义和实际应用价值.所以，本文就重点研究BP神经网络及其应用，首先简单介绍BP神经网络的基本结构和算法原理，然后从BP神经网络的应用着手，研究了它在市场预测、非线性函数逼近、管理、社会学、模式识别等方面的应用，并且对BP神经网络的改进进行了简单阐述.