利用BP神经网络能做什么呢？
由于可以利用BP网络建立对象的结构模型，分类和预测问题是神经网络最常见的应用之一。 举几个例子，根据商店前几年的某商品销售量建立模型，预测今年的销售量，提前准备商品； 根据电影关键词对电影进行分类(动作、恋爱、悬疑…)； 建立数字/字母模型以识别车牌等。
百度百科总结的应用类型有以下四个方面。
1 )函数近似)用输入向量和对应的输出向量训练一个网络，近似为一个函数。
2 )模式识别)用保留的输出向量将其和输入向量联系起来。
3 )分类)将输入向量定义的合适的方式进行分类。
4 )数据压缩：为了便于传输和保存，减少输出向量的维数。