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bp神经网络算法介绍
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2]，包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络（CNNs）。
前向传播：输入样本-输入层-各隐层（处理）-输出层。（2）错误反向传播：输出错误（某种形式）-隐藏层（逐层）-输入层。
BP神经网络算法是一种基于误差反向传播算法的人工神经网络训练算法。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或和一些其他问题。
BP模型概述 误差逆传播（Error Back-Propagation）神经网络模型简称为BP（Back-Propagation）网络模型。 Pall Werbas博士于1***4年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。
BP算法基本介绍 含有隐层的多层前馈网络能大大提高神经网络的分类能力，但长期以来没有提出解决权值调整问题的游戏算法。
bp学习算法中,任选两层之间的权值修正量的求解步骤
在BP网络学习的过程中，先调整输出层与隐含层之间的连接权值，然后调整中间隐含层间的连接权值，最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程，如图4-5所示（倪深海等，2000）。
重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。（12）学习结束。
其次，bp算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为***用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以***用附加动量法来解决。
在网络训练时，可以对连接权值和隐层输出进行交替优化。把这种新算法应用到前馈神经网络训练学习中，在学习速度、泛化能力、网络训练成功率等多方面均优于传统训练算法，如经典的BP算法。数值试验也表明了这一新算法的有效性。
BP（Back Propagation）算法是一种常用的人工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。
求BP神经网络算法的C++源代码
目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。附件为基于matlab的车牌识别的源程序（可以实现），其中包括车牌定位，车牌矫正，字符分割，字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。
样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。BP（Back Propagation）神经网络是是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
什么是BP学习算法
1、误差反向传播算法：BP算法的基本思想是，学习过程包括两个过程：信号前向传播和误差后向传播。（1）前向传播：输入样本-输入层-各隐层（处理）-输出层。（2）错误反向传播：输出错误（某种形式）-隐藏层（逐层）-输入层。
2、BP神经网络 BP （Back Propagation）神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。
3、BP算法是由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。由于多层前馈网络的训练经常***用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
4、BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。BP算法的基本思想是，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。
5、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。
6、BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2]，包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络（CNNs）。
bp神经网络怎么求权值
1、通过多次迭代，权值会逐渐收敛到一个使得误差最小的值。具体来说，***设我们有一个简单的两层神经网络，输入层有n个神经元，输出层有m个神经元。记输入层的输出为X，输出层的输出为Y，权值矩阵为W。
2、确认方法： 统计学认为，在统计中计算平均数等指标时，对各个变量值具有权衡轻重作用的数值就称为权数。
3、神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。也可以手动：net.IW{}= ； net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。
4、训练好的权值、阈值的输出方法是：输入到隐层权值：w1=net.iw 隐层阈值：theta1=net.b 隐层到输出层权值：w2=net.lw；输出层阈值：theta2=net.b 这是我常逛的论坛，你有兴趣的可以看一下。
5、训练好后用“s***e 网络名”保存好网络，保存好的网络下次还可以用。用net.iw{1，1} net.lw{2，1} net.b{1} net.b{2}分别来查看网络的权值和阈值。
6、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为[_a***_]方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。
bp算法是什么?
1、BP算法的基本思想是，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。
2、反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法。它建立在梯度下降法的基础上。
3、BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。BP算法的基本思想是，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。
4、误差反向传播算法：BP算法的基本思想是，学习过程包括两个过程：信号前向传播和误差后向传播。（1）前向传播：输入样本-输入层-各隐层（处理）-输出层。
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