一般来说，神经网络算法的第一步是学习。 在这个过程中，神经网络需要不断地对数值进行积分，以提高算法的性能，更好地解决给定的任务。

人工神经网络(ANN)系统在20世纪40年代后出现。 它由许多连接权值可调的神经元组成；

具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织和自学习能力等。 特征。 BP（BackPropagation）算法，又称误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督学习算法。

BP神经网络算法理论上可以逼近任意函数，基本结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

网络的中间层数、每层处理单元数、网络的学习系数等参数可以根据具体情况进行设置，非常灵活，可以应用于优化、信号处理与模式识别、智能控制等诸多领域具有广泛的应用前景。

人工神经元的研究源于大脑的神经元理论。 19世纪末，在生物学和生理学领域，瓦尔德格等人创立了神经元学说。 人们认识到复杂的神经系统由大量的神经元组成。