判断题理论上，神经网络能逼近任意非线性函数。
判断题利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模型，实现非线性系统的建模和辨识。
判断题误差反向传播的BP算法简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。
判断题神经元具有兴奋与抑制、学习与遗忘的功能。
判断题目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值，这也是BP网络的主要缺点之一。
