在人工神经网络的实际应用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等，80%~90%的人工神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。

1 绪论 1 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 1 1.2 神经网络的发展与研究现状 2 1.3 神经网络的研究内容和目前存在的问题 3 1.4 神经网络的应用 4 2 神经网络结构及BP神经网络 4 2.1 神经元与网络结构 4 2.2 BP神经网络及其原理 7 2.3 BP神经网络的主要功能 9 2.4 BP网络的优点以及局限性 9 3 BP神经网络在实例中的应用 10 3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 10 3.2 BP网络在函数逼近中的应用 12 3.3 BP网络在样本含量估计中的应用 17 4 结束语 23

MATLAB 利用自带的BP神经网络工具箱函数，对数据进行模拟预报的实例

基于MATLAB 7.0 的BP神经网络训练方法，利用训练样本对目标图像进行分类提取。