bp神经网络可以用什么做,BP神经网络能够做什么

自学bp神经网络要有什么基础??

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该种神经网络模型于1986年首次提出, 是基于误差逆向传播算法进行训练的一种多层前馈网络结构, 被广泛应用于各个领域的核心技术方法之一。

BP网络具备学习存储大量输入输出模式映射关系的能力，并不需要预先明确这种映射关系所对应的数学方程。其采用最速下降法作为优化算法，在反向传播算法指导下不断更新神经元之间的权值与阈值参数以优化模型性能。经过反复训练后可以使得整个网络的误差平方和达到最小值

该神经网络模型的拓扑结构由输入层（input）、中间层（hidelayer）以及输出层（outputlayer）三部分组成。摘要：基于现有BP神经网络算法提出了一种新的方法，在其基础上通过任意设定一组权值，并将给定的目标输出作为线性方程组求解依据以建立线性方程组进而获得待求权重参数。这种方法不仅避免了传统方法存在的局部最优解问题以及收敛速度较慢的问题，并且使得该方法更加易于理解和应用。

自20世纪40年代以来不断发展形成的 ANN 系统主要由大量可调节的神经元间连接权值构成，在具备大规模并行处理能力的同时还能够实现分布式信息存储和自主学习与自我组织的能力，在信息处理、模式识别以及智能控制等多个领域展现出显著的应用价值。

其中误差反向传播算法（ErrorBack－propagationTraining）也被称为BP网络，在理论上具有极强的表现力

近年来研究者们针对BP神经网络存在的收敛速度较慢以及难以确保达到全局最小值等问题展开了深入研究，在现有神经网络结构中中间层的设计及其单元数量选择缺乏理论依据，并且存在学习与记忆过程不够稳定的不足之处。为此他们提出了许多改进算法以期有效解决这些问题

BP算法的基本概念概述：传统的人工神经网络中采用最速下降法来求解这一类优化问题的一种高效学习方法被称为BP算法（Backpropagation Algorithm）。其基本思路是通过链式法则高效地计算损失函数关于各层权重矩阵的梯度，并在此基础上采用小批量随机梯度下降的方式更新模型参数以最小化预测值与真实值之间的差异。具体来说，在给定一组学习样本的情况下，在每一阶段（epoch）内系统会对每个样本依次前向传递并计算损失函数值（通常为各层误差平方和），然后通过反向传播计算梯度，并根据梯度下降法更新各层参数直至达到预设收敛标准

具体步骤如下：（1）初始化，随机给定各连接权［w］,［v］及阀值θi，rt。

（2）基于给定的输入-输出模式对计算隐层与输出 layer 各个单元的实际 output 值, 其中 bj 表示 隐 layer 第 j 个神经元的实际 output 值, ct 表示 output layer 第 t 个神经元的实际 output 值. 其中, wij 表示 input layer 到 hidden layer 的加权 连接系数, vjt 表示 hidden layer 到 output layer 的加权 连接系数.

dtk等于(ytk减去ct)乘以ct乘以(1减去ct)，ejk等于方括号内dtvjt括号外乘以bj乘以(1减去bj)其中：dtk代表输出层校正误差项；ejk代表隐层节点间的误差传播项。

接下来详细说明具体操作步骤如下：
第一步：后续计算新的连接权和阈值。
使用以下公式进行计算：
vjt (n + 1) = vjt (n) + 学习率 × dk_b × w_t_ij (n + 1)
w_ij (n + 1) = w_ij (n) + 学习率 × e_j × a_k_r_t (n + 1)
r_t (n + 1) = r_t (n) + 学习率 × dk_θ_j
θ_j (n + 1) = θ_j
其中，在其中：学习率参数为介于0到之间的实数

选择一个输入模式返回第二步持续训练直到神经网络的输出误差满足设定要求结束训练

传统的BP算法本质上将一组样本的输入输出问题转换为一个非线性优化问题，并借助于负梯度下降算法，在迭代计算中求解权值参数的一种学习方法；然而该方法存在收敛较慢以及容易陷入局部极小的问题，在此基础上针对此问题提出了高斯消元法

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在主要神经网络需要什么才能进行学习

在神经网络架构（如2输入3隐节点1输出）建立完成后，通常会设定神经网络中的权重参数和阈值。

通常情况下，在求取权重系数及阈值时所采用的方法包括梯度下降法等技术手段（如梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法及狗腿法等）。这些算法均会从一个初始解出发，在此基础之上设定一个搜索方向以及移动步幅（不同算法在确定搜索方向与步幅的方式上有所不同），经过这一方向与步幅的移动后可以使目标函数的输出（在神经网络领域中即为预测误差）得以降低。

接着将其替换为一个新的解的同时继续探索下一步移动方向的步长如此反复地进行下去目标函数值（基于神经网络的预测误差）持续减少最终能够找到一个这样的解使得目标函数值（预测误差）变得较小

在求解过程中若采用较大的步长可能会导致漏掉更优解；而如果步长设置过小则会导致寻解速度变慢因此合理地设定步长至关重要

学习率会对原始步长进行调节，在梯度下降过程中代表梯度的大小。当设定学习率为0.1时，在每一次迭代中使用的步长将等于该处计算出的梯度乘以该系数。需要注意的是，在MATLAB神经网络工具箱中，默认的学习参数设置通常与这一概念相关联。

该MATLAB工具箱旨在为不同迭代阶段智能选择合适的步长参数，在优化过程中采用了自适应学习率策略。具体而言，在每一次迭代中基于上一迭代阶段对变量的调整情况评估当前迭代的目标函数变化程度，并据此动态更新学习率参数；从而确定优化方向上的步长参数。

该机制通过以下逻辑实现：当新错误与当前错误的比例超过最大递减阈限时（如果错误增加超过预设上限），学习速率将被乘以递减系数；否则若新错误小于或等于当前错误，则继续执行后续操作。

bp神经网络

BP（BackPropagation）网络源于1986年Rumelhart及其领导团队提出的创新概念，在神经网络领域占据重要地位。它基于误差逆传播算法被设计用于训练多层前馈结构，在各个应用领域展现出卓越性能，并被广泛应用于各个领域作为主要工具之一

BP神经网络能够训练并存储大量数量级的输入-输出模式映射关系，并不需要事前明确这种映射关系的数学表达式。其学习机制基于梯度下降法，在反向传播过程中不断优化神经网络中的权重参数及其阈值设置，最终使整个网络系统的误差平方和达到最小化状态。

BP神经网络模型的架构由输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer)构成。除了深度学习方法之外的人工神经网络是模仿人类思维方式的一种方法。

这是一个具有非线性特性的动力学系统。
其独特之处在于采用分散式的存储机制与并行交互式处理信息。
即使每个单独存在的神经元结构基本且功能单一，
由大量神经元组成的网络系统却能表现出极其多样的行为。

人工神经网络必须遵循一定的学习准则来执行学习过程，并且才能正常运转。例如采用人工神经网络技术作为研究对象，并基于此设计了一种用于手写字母识别的系统模型。该系统通过以下规则设定输出结果：当输入为'A'时系统应返回'1'值；当输入为'B'时系统应返回'0'值。

所以网络学习的标准应当是：当网络产生误判时，则通过学习机制使网络降低再次出现类似误判的风险。

首先，在网络中为各个连接赋予(0,1)区间随机赋值之后，在输入端将"A"对应的图像模式输入到网络中，在经过计算输入模式的加权总和并将其与阈值进行比较之后，在执行非线性运算操作之后，网络将输出相应的结果

在此情境下，网络输出结果为1或0的概率均等，并表现为完全随机的状态。若此时出现输出结果为1（即正确识别），则会使得相关连接权重得到提升；以确保当网络再次处理"A"模式输入时仍能准确识别。

当系统反馈为零时（即出现异常情况），我们将网络连接权值向着降低综合输入加权值的方向进行微调。这种调整措施旨在降低下次遇到"A"模式输入时发生同样问题的风险。

通过适当调整操作流程, 当系统持续输入多个样本字符'A'与'B'时, 在采用上述训练方法的情况下反复训练多次, 可以使网络系统的判断正确率得到显著提升

该系统已成功地将这两个模式存储于网络中。该系统已将这两个分布式的记忆保存在了网络的各种连接权值当中。当系统再次输入任一这些训练过的模式时

一般来说，在一个网络中所包含的神经元数目越多，则其存储和辨别能力也随之增加；如图所示拓扑结构中的一类单隐层前向连接网络通常被称为三层前馈网络或三层感知器。具体来说即是：输入层（亦称第一层）、中间层（也称隐层）以及输出层（亦称第三层）。

其主要特征在于：各层神经元仅与其前后相邻的层实现完全联结，在同一层次内的神经元之间没有联系，并且不同层次之间的神经元也不存在反馈联结。这些特点共同形成了一个层级结构清晰的前馈型人工神经系统。

单一前馈层的神经网络仅能解决线性可分的问题；若要解决非线性问题，则需要使用包含隐层的多层结构；研究领域极为丰富且体现了跨学科融合的技术特性。

主要的研究集中在几个领域中：（1）生物原型研究。涉及生理学、心理学等学科对神经细胞等进行系统性研究；（2）建立理论模型。构建理论框架或模型以解释相关机制

基于生物原型的研究,构建神经元和神经网络的理论体系。(3) 网络模型与算法研究。其中涵盖概念模型,知识框架,物理化学机制以及数学表达等

基于理论模型构建具体的神经网络架构, 用于实现计算机模拟或硬件开发, 并涵盖网络学习算法的研究. 这类工作通常被称为技术模型研究.(4) 人工神经网络应用系统.

基于网络模型与算法的研究成果，在此基础上构建基于人工神经网络的实际应用系统。例如：实现特定信号处理或模式识别功能；开发专家系统；构建机器人系统等。

回顾当代新兴科学技术发展的历史进程，在征服宇宙空间、基本粒子以及生命起源等科学研究领域中所经历的道路是异常艰难曲折的。我们也看到了，在研究人脑功能与神经网络的过程中将会经历重重挑战但最终取得显著进展。

神经网络主要应用于分类、聚类以及预测任务等方面。为了有效运作，神经网络要求一定数量的历史数据作为基础信息集，在经过基于历史数据的训练后能够提炼出其中潜在的知识规律。

在你的问题中，在识别某些问题的一些特征，并结合对应的评价数据后，在利用这些数据来训练神经网络。
虽然BP网络被广泛应用，在其自身也存在一些局限性，
主要包含以下几个方面的局限性。

第一部分指出因学习速率固定导致网络收敛速度较慢，并需长时间训练

在解决较为复杂的问题时,基于BP算法的模型所需的学习时间往往较长,主要原因在于其学习速率设置过低.可以通过逐步调整学习率或引入自适应机制来优化模型性能.

此外，在使用BP算法时可以使权值趋向于某个特定值；然而，并不能保证所达到的是误差曲面的全局最低点（即全局最小值）。这是因为梯度下降方法可能导致局部极小点（即局部最小值）的出现。针对这一问题可以通过引入动量项来解决

同样地，在选择网络隐含层的层数与单元数量时缺乏理论指导依据；通常需要结合实际经验和多次实验数据进行调整。然而这可能会导致较大的冗余性从而增加一定程度上的计算资源消耗；此外在动态性和稳定性方面也存在一定的不足。

换句话说，在增加学习样本的情况下, 训练好的网络模型需要重新进行训练,但之前所学的权重参数和阈值是没有记忆功能的.因此,我们可以选择性地保留那些在预测、分类或聚类任务中表现较为出色的权重参数.

BP神经网络原理

人工神经网络模型种类繁多，在众多模型中应用最为广泛、基本原理最为直观易懂且最容易被人接受的是多层前馈神经网络以及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），通常简称为BP网络。

在1986年时，《ParallelDistributedProcessing》一书由Rumelhart及其领导下的McCelland团队出版，并全面介绍了误差逆传播学习算法这一重要理论。

多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。

典型的三层前馈神经网络架构通常被定义为包含输入单元、中间单元以及输出单元的结构（如图4.1所示）。具体而言,该网络由三个关键组成部分组成:输入单元,中间单元(也被称为隐藏单元)以及输出单元。详细说明见图4.1中展示的三层BP神经网络结构。（1）输入单元构成了该神经网络与外部环境交互的主要接口。

一般情况下，输入层仅仅充当着矢量存储的角色，并未进行任何处理。神经元的数量可以通过分析问题的需求以及数据特征来合理设定。

通常情况下，在输入矢量为图像的情形下，则表明输入层神经元的数量可取值为该图像的空间分辨率参数（即像素数量），亦可取值为经过深度学习模型预处理后的高阶抽象特征维度参数之值

（2）隐藏层于1989年, Robert Hecht Nielsen证实了对于定义在闭区间上的任意连续函数都可以用一个隐藏层的BP神经网络进行逼近, 因而可知三层BP神经网络即可实现从n维到m维空间中的任意映射。

增加隐含层数不仅有助于减小误差、提高精度，并且还导致网络结构更加复杂，并最终提升了训练所需的时间。

误差精度的提升可以通过增大小规模内神经元数量来实现；其训练效果较易观察及调节与仅增大小规模内相比更为便捷；因此，在通常情况下建议优先增大小规模内数量，并据此具体情况决定适合的小规模层数设置。

网络训练所得的结果向量维数需根据具体应用场景进行设计，在设计过程中尽量降低系统的规模以降低系统复杂度

如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。

在以上三层网络中，相邻层间的各个神经元均达成全连接状态；即下一层中的每一个神经元均与上一层的所有神经元建立全连接关系；且任何两层之间的各个神经元均无连接关系；其中各层间联系强度构成了网络的权值矩阵W。

BP网络基于有教师引导的方式进行学习。对于每一种输入模式,教师设定其期望输出值。然后将实际的学习记忆模式输入网络,并由输入层经过中间层向输出层传递(称为'模式顺传播')。

实际输出与期望输出之间的差异即为误差。基于最小化误差平方的原则，在神经网络训练中通过从输出层向中间层依次更新各层的连接权值来实现这一目标的过程被称为"反向传播算法"（陈正昌, 2005）。

基于误差逆传播算法构建起来的神经网络也被称为BP（BackPropagation）网络。通过不断交替运行'模式顺传播'与'误差逆传播'两个过程来完成学习任务。

网络的输出结果逐步趋近于各自所对应的预期目标；同时，在此过程中得以确定各层之间的连接权重之后。这表明，在该学习阶段中被感知到的目标与实际输出之间的差距持续缩小。

典型三层BP神经网络的学习及运行过程如下（标志渊, 2006）：首先对各符号的形式和意义进行阐述: 网络输入向量Pk表示为（a₁,a₂,…,aₙ）；网络目标向量Tk定义为（y₁,y₂,…,yₙ）；中间层单元输入向量Sk由（s₁,s₂,…,sₚ）组成其输出向量Bk则为（b₁,b₂,…,bₚ）；输出层单元输入向量Lk包括（l₁,l₂,…,l_q），其输出向量Ck记作（c₁,c₂,…,c_q）。随后阐述了输入层至中间层之间的连接权系数wij以及中间层至输出层之间的连接权v_jt，并分别给出了它们的具体取值范围：其中i,j分别代表第i个输入单元第j个中间单元；而j,t则分别代表第j个中间单元第t个输出单元。此外还明确了中间层各单元的作用阈值θ_j以及输出层各单元的作用阈值γ_j并规定了参数k的变化范围即k从1递增到m

（2）在初始化阶段中，我们对所有连接权值参数wij、vjt以及阈值参数θj和γj进行赋值操作，在区间（-1,1）范围内设定。（3）随后，在训练过程中，系统会从数据集中随机抽取一批输入样本及其对应的目标输出进行训练。

（4）通过使用输入样本向量、连接权wij以及阈值θj来计算中间层各单元的输入sj；接着利用传递函数对sj进行转换以获得中间层各单元的输出bj。

基坑降水工程项目在实施过程中会伴随多种环境效应，在应用评价方法时需综合考虑多因素的影响

基坑降水系统的环境影响及其评价方法可表示为Ct = f(L_t)，其中时间变量t取值范围为1至q（如文献[4]所述）。在神经网络模型中，则通过基于网络的目标向量V_c和实际输出值C_t来评估各神经元的一般化误差水平ε_c^m，在第6步中完成计算过程。

基坑降水工程项目在实施过程中需关注其环境影响及其评估方法（7）。通过加权求和的方式计算出各中间神经元节点的广义误差dt，并结合连接权vjt和中间层的输出bj值来确定中间层各单元的一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（8）通过广义误差与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（9）基于中间层各单元间的通量误差进行分析时，在输入层各单元中引入输入向量Pk=(a1,a2,...,an)，以此为基础对网络中的权重参数wij以及激活阈值θj进行更新

基坑降水工程在环境影响及评估方法方面的研究（10）中,系统从候选样本中随机抽取下一个样本向量输入至网络中,转回至步骤（3）,直至完成m个训练样本的学习过程。

（11）从m个样本中随机抽取一组输入与目标，并将此组数据带入步骤（3）。直至网络全局误差E降至预设的最小阈值，则系统收敛。若训练轮数超过预设上限，则系统将无法达到收敛状态。（12）学习结束。

可以看到，在上述学习步骤中,(8)、(9)步是网络误差的逆传播过程,(10)、(11)步则用于完成训练与收敛过程。经过训练后通常还需要进行性能测试

确定测试方案时应考虑选取具有代表性的测试样本向量，并将这些样本输入到网络中运行以评估该网络对各类别数据进行分类的效果。研究者建议选取能够覆盖未来实际应用场景的关键模式类型作为训练数据集的一部分（宋大奇, 2006）。

这些样本可以直接获取（采集），同时还可以借助仿真手段进行模拟（获取）。当样本数据较为稀缺或难以直接取得时，则可采取在学习样本基础上增加适当噪声或采用特定插值方法来补充（获取）所需数据。

为了更有效地检验网络的泛化能力，在测试样本集中应避免与学习样本高度相似的模式（董军，2007）。

BP神经网络方法

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近年来发展迅速的人工神经网络体系构成了一门新兴学科。它其本质特征是基于大规模并行分布的信息处理机制，并展现出强大的综合性能。特别适用于难以建立精确数学模型的问题，并通过逼近任意非线性关系实现目标输出值的精确计算。该体系具备包括自适应能力、自学习特性以及高度容错功能等显著特点，并能在多个交叉领域中获得广泛应用并展现出巨大的应用潜力。

近年来，在水质分析和评价领域中的人工神经网络应用日益普及，并展现出良好的应用效果。综上所述，在这些应用中，应用于模式识别的神经网络领域中，BP网络因其最具代表性和广泛的使用而成为其中最具重要性的方法。

基于多层前向神经网络中权值优化过程以及误差逆传播机制的应用原理基础上发展起来的一种经典的机器学习算法（ErrorBackPropagation算法简称BP）

在神经网络训练阶段（按照给定的特定方法），遵循正向传播→反向传播→参数更新过程→模型收敛状态4个步骤进行神经网络参数的优化与调整。

在神经网络运行过程中，在已知经过训练确定的网络权重参数及给定的输入样本向量的前提下，在采用"模式顺传播"的方式计算得到与输入样本向量相对应的输出结果的前提下（阎平凡, 2000）。

BP算法可被视为一种较为完善的带有监督的学习方式，并构成一个单向传播的多层前馈网络体系。该网络由输入层、中间隐含层以及输出层构成，并如图4-4所示展示了其整体架构。

该图展示了地下水质量评价的BP神经网络模型（如图4-4所示），包含四层地下水水质评价模块。在该模型中，同层节点之间没有连接。

输入信号自输入层节点出发，并依次传递至各潜在层单元后最终传递至输出层节点。若在输出端未能获得预期输出结果，则会发生反向传播过程，在此过程中误差信号沿着原路径返回至各层次单元间，并通过学习算法优化各层次单元之间的权值参数以最小化预测与预期目标之间的误差平方和作为优化目标。

每一层节点的输出只影响下一层节点的输入。

每个节点都具有相应的激活函数f以及阈值a；BP网络的基本计算单元表现为非线性输入到输出的关系，在此过程中：输入层节点的阈值设为0，并且激活函数满足f(x)=x；而隐含层与输出层所采用的激活函数均为连续可微的Sigmoid型函数，并由下式定义：f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} (4-55)设有L组学习样本对(X_k, O_k) (k=1,2,…,l)，其中X_k表示第k个输入样本变量向量,O_k代表对应的期望输出向量,X_k经由神经网络传播后得到的实际输出结果记作Y_k,则第k个样本的实际输出向量Y_k与期望输出向量O_k之间的均方误差定义如下：

该研究旨在评估区域地下水的功能及其可持续性。通过梯度下降法调整网络参数，并使误差函数达到最小值；对于Wij的学习过程而言，在该研究框架下，则有：η表示学习速率，并取其在0至1之间的数值。

基于所有学习样本调整权值Wij，在区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究中通过增强学习过程的稳定性, 进一步应用以下公式重新计算: 其中, β取定一个固定常数; Wij(t)表示BP网络在第t次迭代循环训练后的连接权值; Wij(t-1)则代表第t-1次迭代循环训练后的连接权值。

在BP神经网络的学习过程中, 首先调整输出层与第一个隐含层之间的连接权值, 接着调整各隐含层之间的连接权值, 最后调整最后一个隐含层与输入层之间的连接权值. 实现对BP神经网络的学习训练流程设计, 如图4-5所示(倪深海等, 2000).

图4-5所示为BP神经网络模型的程序流程图。当输入水质中各指标的评价基准时，在该系统中设定分类等级作为输出变量。经过持续训练后，在反复的学习过程中总结出各基准变量与分类指标之间的复杂而深层的对应关系之后，则能够实现水质的综合评估

以BP神经网络为模型的地下水综合评价体系中所采用的评价方法，在应用时无需过多依赖数理统计理论，在实际运用中也无需进行繁琐的数据预处理步骤。整体操作流程较为简洁直观，并且易于掌握；通过该体系建立的模型能够较好地反映真实情况

基于人工神经网络方法这一强大的工具模型具备高度灵活的非线性函数映射特性，在进行地下水水质评价时表现出较高的准确性（袁sedentary, 1999）。

BP网络能够近似表示任意连续函数，在其应用中存在以下主要缺陷：①从数学角度来看，在处理时会将BP网络视为一个非线性梯度优化问题，在这种情况下容易陷入局部极小值；②其学习算法的收敛速度较慢，在实际应用中通常需要数千次以上的迭代才能获得较为精确的结果。

神经网络具备学习、联想以及容错能力，在传统地下水水质评价方法的基础上吸收了模糊数学与灰色系统理论的优势，并在此基础上构建一种更具专业性的神经网络模型以实现水质评价功能的研究课题将是我们的重点方向

初学者对BP神经网络的疑惑

如何快速学习matlab BP神经网络

如何快速掌握matlab BP神经网络？我不确定你是想要深入了解其工作原理还是只需要简单应用它……就我个人而言,我主要关注的是BP神经网络在实际中的应用,比如分类、拟合（预测）。

而对于原理，我只能说我不是很了解，看过一些，但是似懂非懂。

这本书值得推荐：《MATLAB神经网络43个案例分析》。该书主要关注于应用实践，并非单纯强调理论知识。其主要内容包括通过直接调用MATLAB内置函数来完成神经网络架构的设计、训练以及实际应用工作。第一部分详细展示了如何手动实现BP神经网络算法及其对应的MATLAB代码。如果想深入理解其工作原理，则最好仔细阅读原始代码；但若想快速了解书中方法的应用场景建议参考这一简化版本：

BP神经网络的介绍

反向传播（BP）神经网络是由Rumelhart及其领导的科学家团队于1986年提出的；这是一种基于误差逆向传播机制的训练方法所建立的多层前馈神经网络；在机器学习领域中被广泛应用于模式识别和数据预测任务中

BP网络能够有效学习并存储大量的输入-输出模式之间的关系，并无需明确建立描述这种关系所需的数学方程。该系统遵循基于梯度的优化方法，并通过反向传播算法不断调整神经网络中的权重参数以及激活阈值，以实现整个系统的误差平方和达到全局最小值。

BP神经网络模型的结构组成由输入单元层（input）、隐藏单元层(hiddenlayer)和输出单元层(outputlayer)组成。

关于<人工神经网络>如何入门？讲一些基础课程？

人工神经网络基于人脑神经网络进行模拟。在接收到输入特征后,通过多层计算得出输出结果。其中较为常用的是BP（误差反馈）型神经网络,通常情况下仅包含三层结构。

你可以先看看BP网络的，应该就能解决你在分类识别方面的问题。