人工神经网络(ANN)是一种非线性动力学系统，是生物神经网络在结构、功能及某些基本特性方面的理论抽象和简化，具有分布式信息存储方式和并行的信息处理方式。人工神经网络以其独特的信息处理方式已被广泛应用于各领域：工业生产监控、分类、预测预报、分析处理、军事目标跟踪、飞行控制、财政风险分析、价格预报、疾病的辅助诊断、化合物成分分析、环境污染及净化预测等。BP神经网络是各种神经网络模型中具有代表意义的神经网络模型之一，已获得广泛的应用。 在运动学领域中，很重要的一项内容是研究人体的各项生理生化指标和运动负荷之间的关系。人体的各项生理生化指标之间存在着复杂的关系，在生理生化指标和体育运动中运动员所承受的运动训练负荷之间建立对应关系，是一个典型的不确定的、非线性问题。本文针对击剑运动技巧性很强，对训练方法、训练负荷的量化分析十分复杂的特点，提出自己的解决方案： 本文首先综述了人工神经网络的概念、原理、类型、特点，重点阐述了反向传播(BP)网络的网络模型、学习过程、算法等理论，然后针对击剑运动的特点，详细阐述了BP网络在击剑运动负荷分析应用中若干问题，建立相应的网络模型，得出击剑运动中生理生化指标与训练负荷之间的对应关系，并用Matlab仿真验证所用方法的正确性。最后，总结了本文的研究情况并提出进一步研究的内容。