3.6.1　BP网络的结构

BP神经网络由一个输入层、一个输出层及一个或多个隐层组成，每一层可以有若干个节点。三层BP神经网络的结构如图3-3所示。

图3-3　BP神经网络结构

设输入层有n个神经元，隐层有m个神经元，输出层有l个神经元。一般情况下，整个网络的输入分别为x1，x2，…，xn，且对应输入到网络输入层的第1，2，…，n个神经元，输入层中各神经元的激发函数一般都选用比例系数为1的线性函数，因此输入层中神经元的输出信息分别是x1，x2，…，xn，这些输出信息传递到隐层各神经元。隐层神经元将输入的信息按照一定的方式汇总，作为各神经元的输入信息，然后通过激发函数的作用，产生隐层各神经元的输出信息。隐层神经元的激发函数一般选用非线性函数，隐层神经元的输出又传递到输出层，与隐层神经元类似，输出层神经元也输出相应的信息，并作为整个网络的输出信息y1，y2，…，yl。如果网络的输出不满足期望要求，则进入反向传播过程，从而修正各连接权值及阈值。