一 、 實驗背景
原始資料共4116個樣本，4個類，每個樣本的輸入x=[x1,x2]，輸出y,y的取值{1,2,3,4}；用一個三層的BP網路做資料的擬合

二、 演算法描述與分析
1.演算法描述
採用BP網路分類，BP網路結構為2−2−1，n=2個輸入單元，l=2個隱含單元，m=1個輸出單元，隱含層採用sigmoid函式sigm(x)=11+e−x ,輸出層單元採用線性函式
網路第一層，即輸入層與隱含層：
權值wij 閾值aj ；程式中用均值為0.01，方差0.2的高斯分佈的隨機數初始化
網路第二層，即隱含層與輸出層：
權值wjk 閾值bk ；程式中wjk用均值為0.01，方差0.2的高斯分佈的隨機數初始化，b

k用(0,1)區間的均勻分佈值初始化
sigmoid函式的影象

sigm(-5)=0.0067
sigm(5)=0.9933

採用誤差反向傳播更新權值閾值,訓練網路，設定學習率η1,η2，最大迭代次數iteration
1) 隱含層輸出
Hj=f(∑n1wijxi−aj) ...........j=1,2,…,l
l為隱含層節點數，f為隱含層啟用函式
2) 輸出層
Ok=∑ljHjwjk−bk .............k=1,2,…,m
3) 誤差計算
ek=yk−Ok .....................k=1,2,…,m
4) 權值閾值更新
wij=

wij+η1Hj(1−Hj)x(i)∑mk=1wjkek
wjk=wjk+η2Hjek
aj=aj+η1Hj(1−Hj)∑mk=1wjkek
bk=bk+η2ek

i=1,2,…,n
j=1,2,…l
k

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