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神经网络BP(反向传播)网络的计算程序是一种用于训练和预测的人工神经网络算法。它通过使用输入和输出数据对神经网络进行训练,以便它能够学习并预测未知的输入数据。BP网络的计算程序是通过不断调整网络中的权重和偏差来最小化预测误差的过程。这个算法使用了反向传播的方法,它根据预测结果和实际结果之间的误差来调整权重和偏差,以使神经网络的输出更接近于实际结果。通过不断迭代这个过程,BP网络的计算程序可以逐渐提高预测的准确性,并在训练完成后可以用于预测新的未知数据。