MATLAB优化算法案例分析与应用
• BP神经网络基本原理
BP神经网络利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层
的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层
的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。
BP算法采用的是多层感知器的误差反向传播算法，其基本
思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个
过程组成。
正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理
后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，
则转入误差的反向传输阶段。
误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入曾逐层
反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元
的误差信号，该误差信号即作为修正各单元权值的依据。
