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【问题】什么是人工神经网络？
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【分析】
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
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神经网络包括很多分支，具体有RBF、BP、Hopfield、NAR、感知器和自组织映射等，其中BP神经网络是最经典、也是应用最广泛的神经网络。
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BP神经网络是一种常用的神经网络，是人工智能网络的一种形式，BP神经网络采用反向传播的方式，进行数据的训练仿真，BP神经网络模拟生物神经元结构模型，通过相连神经元之间交互信息，BP神经网络一般由输入层、隐藏层和输出层构成，BP神经网络对输入的信息具有自我学习的功能，通过隐藏层和相应的阈值和权值放大，得到相应的输出结果。
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BP神经网络模型如图10-7所示。
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图10-7 BP神经网络拓扑结构图
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从图10-7可看出，BP神经网络每一个输入量经过每一个隐藏层，在相应的权值和阈值的作用下放大，隐藏层经过一定的加权后给输出层；BP神经网络具有记忆和学习功能。
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【问题】BP神经网络如何进行数据的预测？
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【分析】
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BP神经网络的具体步骤和流程如下。
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Step 1：初始化给各连接权值及阈值赋予［-1，＋1］之间的随机值。
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Step 2：随机选取一模式对，提供给网络。
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Step3：用输入模式、连接权值和阈值计算中间层各单元的输入；然后用通过s函数计算中间层各单元的输出。
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Step 4：用中间层的输出、连接权值和阈值计算输出层各单元的输入，然后用通过s函数计算输出层各单元的响应。
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