"这篇文档是蒋亮亮的大学毕业论文，主要探讨了基于MATLAB的BP神经网络应用。文章从人工神经网络的研究背景和意义出发，介绍了神经网络的发展现状和问题，详细阐述了BP神经网络的结构、原理、功能以及优缺点。通过MATLAB工具箱，作者实现了BP网络在函数逼近和样本含量估计问题中的应用，并分析了相关参数对算法性能的影响。文章还讨论了神经网络在不同领域的应用和未来展望，特别是在人工智能领域的重要地位。关键词包括神经网络、BP神经网络和函数逼近。"
本文主要知识点如下：
1. **人工神经网络**：是一种受生物神经元启发的计算模型，由大量简单处理单元（神经元）广泛互联构成，具备并行处理、分布式存储和处理、自适应及自学习等特性。
2. **BP神经网络**：是一种反向传播算法，主要用于多层前馈神经网络的训练，通过误差反向传播调整权重以最小化预测误差。文章详细介绍了BP网络的原理、功能和局限性。
3. **MATLAB在神经网络中的应用**：MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，支持BP神经网络的构建和训练，使得研究人员可以方便地实现神经网络算法。
4. **BP神经网络的应用示例**：文中以函数逼近和样本含量估计为例，展示了BP网络的实际应用，分析了参数对结果的影响，揭示了BP网络在解决复杂问题中的潜力。
5. **计算智能**：神经网络与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成了计算智能，这是人工智能领域的一个重要发展方向。
6. **神经网络的发展与影响**：神经网络的研究涉及神经科学、数理科学等多个领域，其非线性自适应能力使其在模式识别、智能控制等领域有广泛应用，推动了人工智能和信息处理技术的进步。
7. **未来展望**：尽管BP神经网络存在一些局限，但随着技术的发展，神经网络在模拟人类认知和解决复杂问题上的能力将进一步提升，具有广阔的应用前景。
