在BP神经网络中，神经元节点的激活函数可以是以下几种：

A: 逻辑函数（Sigmoid）
B: 双曲正切函数（tanh）
C: 线性整流函数（ReLU）
D: 带泄露修正线性单元（Leaky ReLU）

正确答案是：A, B, C, D。

专业分析如下：

1. **逻辑函数（Sigmoid）**：
- **特点**：输出值在0到1之间。
- **优点**：可以将输入值映射到(0, 1)之间，适用于输出为概率的场景。
- **缺点**：容易引起梯度消失问题，尤其是在深层网络中。

2. **双曲正切函数（tanh）**：
- **特点**：输出值在-1到1之间。
- **优点**：相比于Sigmoid函数，tanh函数的输出均值为0，有助于更快地收敛。
- **缺点**：同样会遇到梯度消失问题，但比Sigmoid稍好。

3. **线性整流函数（ReLU）**：
- **特点**：输出值为输入值的正部分，负部分为0。
- **优点**：计算简单，能够有效缓解梯度消失问题，适用于深度神经网络。
- **缺点**：可能会导致“神经元死亡”问题，即某些神经元在训练过程中可能永远不会被激活。

4. **带泄露修正线性单元（Leaky ReLU）**：
- **特点**：对于负值部分，输出为一个较小的常数乘以输入值。
- **优点**：解决了ReLU的“神经元死亡”问题，允许少量负值通过，从而保持梯度流动。
- **缺点**：引入了一个需要调整的超参数（负斜率）。

综上所述，BP神经网络可以使用以上四种激活函数，具体选择取决于具体的应用场景和网络结构。