在人工神经网络中， B P神经网络是一种应用广泛的多层前馈神经网络。分析 了B P算法的基本原理， 指出了 B P算 法具有收敛速度慢、 易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源。针对这些缺陷， 通过在标准 B P算法中引入变步 长法、 加动量项法、 遗传算法、 模拟退火算法等几种方法来优化B P算法。实验结果表明， 这些方法有效地提高了B P 算法的 收敛性， 避免陷入局部最小点。

BP神经网络的学习算法示例，以迭代方式演示了BP神经网络解决线性不可分问题，即异或问题，