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BP神经网络模型PPT课件

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《BP神经网络》演示PPT

《BP神经网络》演示PPT
第13页
14
神经网络控制
第1页
神经网络控制
什么是人工神经网络？ T.Koholen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简 单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生 物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
第2页
神经网络控制
神经元模型
神经网络模型是由大量的处理单元（神经元）互相连接而 成的网络。神经元一般表现为一个多输入、单输出的非线 性器件，通用的结构模型如图所示。
输出单元的修正增量：
p jk pk ypj
对于与输出层相邻的隐层中的神经元j 和该隐层前低一层 中的神经元i ：
pj y pj (1 y pj ) pk w jk
k
Δ p wij pj y pj
输出层中神经元输出的误差反向传播到前面各层，对各 层之间的权值进行修正。
第12页
谢谢
E p
w jk
其中， E p E p netk
w jk
netk w jk
由 netk wjk y j 式得到：
j
netk w jk w jk
w jk y pj y pj
j
第11页
BP神经网络
令 pk E p netk ， 可得
输出单元的误差：
pk (d pk y pk ) y pk (1 y pk )
对输入模式Xp，若输出层中第k个神经元的期望输出为 dpk，实际输出为ypk。输出层的输出方差 ：
E p
1 2
k
(d pk y pk )2
第10页
BP神经网络
若输入N个模式，网络的系统均方差为：
E 1 2N
p
k
(d pk
y pk )2

BP神经网络bp设计PPT课件

BP神经网络bp设计PPT课件
第三章 前馈人工神经网络
－－误差反传（BP）算法的改进 与BP网络设计
3.4 基于BP算法的多层前馈网络模型
三层BP网络
o1 W1○
…
ok Wk○
…
ol
输出层
Wl
○
…
y1○ V1
y2○
…
○ yj
○ym
Vm
隐层
○
x1
○
x2
…
○
xi
…
○
xn-1
○
xn
输入层
数学表达
模型的数学表达
输入向量： X=(x1,x2,…,xi,…,xn)T 隐层输出向量： Y=(y1,y2,…,yj,…,ym)T
利用算法使得权值在更新的过程中，‘走’合适的路径，
比如跳出平坦区来提高收敛速度，跳出局部最小点等等
如何操作？
需要在进入平坦区或局部最小点时进行一些判断，通过
改变某些参数来使得权值的调整更为合理。
标准的BP算法内在的缺陷：
⑴ 易形成局部极小而得不到全局最优； ⑵ 训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢； ⑶ 隐节点的选取缺乏理论指导； ⑷ 训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。
输出层与隐层之间的连接权值调整
E w jk w jk
j=0,1,2,…,m; k=1,2,…,l (3.4.9a)
隐层和输入层之间的连接权值调整
E vij vij
i=0,1,2,…,n; j=1,2,…,m
(3.4.9b)
式中负号表示梯度下降，常数η∈(0,1)表示比例系数，反映了 训练速率。可以看出BP算法属于δ学习规则类，这类算法常被 称为误差的梯度下降(Gradient Descent)算法。

数学建模之BP神经网络ppt课件

数学建模之BP神经网络ppt课件

单 纯 型 层 次 型 结 构
.
14
Ø 按网络连接的拓扑结构分类：
Ø 互连型网络结构：网络中任意两个节点之 间都可能存在连接路径
局 部 互 连 型
.
15
人工神经网络的分类(C.)
Ø 按网络内部的信息流向分类：
Ø 前馈型网络：网络信息处理的方向是从输入层到各 隐层再到输出层逐层进行
前 馈 型 网 络
Ø 它是有指导训练的前馈多层网络训练算法，是靠调 节各层的权值，使网络学会由输入输出对组成的训 练组。其核心思想是将输出误差以某种形式通过隐 含层向输入层逐层反传，即：信号正向传播；误差 反向传播
Ø 执行优化的方法是梯度下降法
Ø 最常用的激活函数是Sigmoid函数
f
(x) .
1 1ex
21
Ø BP算法
PF：性能函数，默认函数为mse函数。
.
28
具体算法如下：
%%清空环境变量 clc clear %%输入样本数据 p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90; 1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08]; %Af p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86; 1.26,2.00;1.28,2.00;1.30,1.96]; %Apf p=[p1;p2]'; pr=minmax(p); %输入向量的最小值和最大值 %%输出样本数据 goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)]; %%绘图 plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')

《BP神经网络模型》课件

《BP神经网络模型》课件

BP神经网络模型的发展历程
1
1943
McCulloch和Pitts提出了第一个抽象神经元模型，为神经网络的发展奠定了基础。
2
1960s-1980s
Werbos和Rumelhart等人提出了反向传播算法，并在神经网络研究中取得重要突 破。
3
19 9 0 s - 至今
BP神经网络模型得到了广泛应用并取得了显著的研究成果，在各个领域产生了 深远的影响。
隐藏层
对输入数据进行加权和激活， 提取更高层次的特征表达。
输出层
根据隐藏层的输出计算最终结 果，并输出给外部。
BP神经网络模型中的权重和偏 差
权重和偏差是BP神经网络模型中的两个重要参数，它们决定了神经元之间的 连接强度和偏移量，直接影响网络的学习和推理能力。
BP神经网络模型中的激活函数
激活函数是BP神经网络模型中的非线性变换函数，它将输入信号映射到一个 非线性的输出，增加了网络的表达能力。
引入动量项来加速权重 的更新，并提高网络参 数的稳定性。
2 自适应学习率
3 正则化
根据权重和偏差的变化 情况自动调整学习率， 以获得更好的收敛效果。
通过添加正则化项来控 制权重和偏差的大小， 防止过拟合。
BP神经网络模型的应用领域
BP神经网络模型在模式识别、预测和控制等广泛领域有着重要的应用，如图像识别、语音识别、数据 预测等。
BP神经网络模型在模式识别中 的应用
BP神经网络模型能够通过学习和训练识别复杂的图像模式，应用于人脸识别、 物体检测等领域。
BP神经网络模型在预测和回归中的应用
BP神经网络模型能够通过学习和拟合数据的非线性关系，实现对未知数据的预测和回归分析。
BP神经网络模型在控制中的应 用

BP神经网络ppt课件

BP神经网络ppt课件

2019/10/29
17
2019/10/29
18
2019/10/29
11
调整网络参数并进行训练
从图中可以看出，神经网络运行27步后，网络输出误差 达到设定的训练精度。
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12
对于训练好的网络进行仿真
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13
改变非线性函数的频率和BP函数的隐
层神经元的数目，对于函数逼近的效
果有一定的影响。网络的非线性度越
高，对于BP网络的要求越高，则相同
BP神经网络在函数逼近过程及在 MATLAB中的应用

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1
一、BP神经网络简介及其模型
二、BP神经网络的逼近能力简介
三、BP神经网络函数逼近在 MATLAB中的实现及其影响因素
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2
BP网络简介
BP(Back Propagation)网络是一种神经网路学
习算法。网络按有教师试教的方式进行学习，
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4
BP神经网络的逼近能力
BP神经网络可以看作是一个从输入到输出 的高度非线性映射，即F : Rn Rm, f (x) Y
。现要求求出一个映射f，使得在某种意 义下（通常是最小二乘意义下），f是g 的最佳逼近。BP神经网络通过对简单的 非线性函数进行数次复合，可以近似复 杂的函数
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5
BP神经网络的函数逼近在MATLAB中 的实现
下面将结合一个实例详细阐述基于BP神经 网络的函数逼近过程及其在MATLAB中的 实现方法。
设逼近的非线性函数为：
f (x) 1 sin(k * pi / 4* p)

BP神经网络详解和实例ppt课件

BP神经网络详解和实例ppt课件
• 得到的结果见图1
• 图1飞蠓的触角长和翼长
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开
• 例如；取A＝（1.44，2.10）和 B＝(1.10，1.16)， 过A B两点作一条直线：
•
y＝ 1.47x - 0.017
• 其中X表示触角长；y表示翼长．
• 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
算法的目的：根据实际的输入与输出数据，计算模型的参 数（权系数） 1．简单网络的B-P算法
图6 简单网络
• 假设有P个训练样本，即有P个输入输出对 • （Ip, Tp）,p=1,…,P, 其中
输入向量为 :
I p (i p1 ,...,i pm )T
目标输出向量为（实际上的）:
Tp (t p1 ,...,t pn )T
神经网络研究的两个方面
• 从生理上、解剖学上进行研究 • 从工程技术上、算法上进行研究
脑神经信息活动的特征
(1)巨量并行性。 (2)信息处理和存储单元结合在一起。 (3)自组织自学习功能。
神经网络基本模型
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
• 神经元的数学模型
cqk
… … c1 Wp1
W1j cj Wpj
W1q cq
输出层LC
W11 Wi1
Wij
Wiq Wpq W
… b1 Vn1
Vh1 V11
V1i bi Vhi
… Vni
V1p bp Vhp Vnp

BP神经网络的应用解析精品PPT课件

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输出的导数
f
'(net)
1 1 e-net
(1
1 e net
)2
y(1 y)
根据S型激活函数的图形可 知,对神经网络进行训练， 应该将net的值尽量控制在 收敛比较快TLAB实现
例 下表为某药品的销售情况，
月份 1
2
3
4
5
6
销量 2056 2395 2930 2298 1634 1600
个具体的例子描述：在某个国际会议上，参加会议的
280名代表每人收到会议组织者发给一枚徽章，徽章
的标记为“＋”或“－”。会议的组织者声明：每位
代表得到徽章“＋”或“－”的标记只与他们的姓名
有关，并希望代表们能够找出徽章“＋”与“－”的
分类方法。由于客观原因，有14名代表没能参加此次
会议。按照代表们找出的方法判断，如果他们参加会
必须处处可导
一般都使用S型函数
Sigmoid函数
1
0.5
-2
-1
-0.5
对数Sigmoid函数 0.8
0.6
0.4
1
2
0.2
-1
1 e2 x f ( x) 1 e2x
-2
-1
1
2
1 f ( x) 1 e2x
3
1.2.3 BP神经网络模型
(2)使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系
输入 net x1w1 x2w2 ... xnwn b
1.2.4 BP网络学习算法的MATLAB实现
(2) 实例 BP网络应用于药品预测对比图
由对比图可以看出预测效果与实际存在一定误差，此误 差可以通过增加运行步数和提高预设误差精度使其进一 步缩小

BP神经网络模型PPT课件

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激活函数: f()
误差函数：e

1 2
q o1
(do (k )

yoo (k ))2
BP网络的标准学习算法
第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1） 内的随机数，设定误差函数e，给定计 算精度值 和最大学习次数M。
第二步,随机选取第 k个输入样本及对应 期望输出
修正各单元权 值
误差的反向传播
BP网络的标准学习算法-学习过程
正向传播：
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
判断是否转入反向传播阶段：
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不 符
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元 的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
x(k) x1(k), x2(k), , xn(k)
do (k) d1(k),d2(k), ,dq(k)
BP网络的标准学习算法
第三步，计算隐含层各神经元的输入和
输出
n
hih (k ) wih xi (k ) bh
i 1
h 1, 2, , p
hoh (k) f(hih (k)) h 1, 2, , p

f(
yio (k)))2)
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)

( 1 2
q
((do (k)
o1

p
f(
h1
whohoh (k)
bo )2 ))
hoh (k)
hoh (k)
hih (k)


q o1
(do (k )

神经网络BP网络课堂PPT

神经网络BP网络课堂PPT
它是一种多层前向反馈神经网络，其神经元的 变换函数是S型函数
输出量为0到1之间的连续量，它可实现从输入 6 到输出的任意的非线性映射
.
2.1 BP网络简介
BP网络主要用于下述方面 函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个 网络逼近一个函数 模式识别和分类：用一个特定的输出矢量将它与输 入矢量联系起来；把输入矢量以所定义的合适方式 进行分类； 数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储
利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
– 输出层的权值变化
• 其中 • 同理可得
16
.
2.3 学习规则
利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
– 隐含层权值变化
• 其中
• 同理可得
17
.
2.3 学习规则
对于f1为对数S型激活函数，
对于f2为线性激活函数
18 .
2.4 误差反向传播图形解释
之间的误差修改其权值，使Am与期望的Tm,(m＝l,…,q) 尽可能接近
12
.
2.3 学习规则
BP算法是由两部分组成,信息的正向传递与误差 的反向传播
– 正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层计 算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神 经元的状态
– 如果在输出层未得到期望的输出，则计算输出层的误 差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号 沿原来的连接通路反传回来修改各层神经元的权值直 至达到期望目标
38
.
4.2 附加动量法
带有附加动量因子的权值调节公式
其中k为训练次数，mc为动量因子，一般取0．95左右
附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响，通 过一个动量因子来传递。
当动量因子取值为零时，权值变化仅根据梯度下降法产生

BP神经网络理论基础介绍-PPT课件

BP神经网络理论基础介绍-PPT课件

2020/12/22
21
循环网
x1 x2
…… xn
输入层
o1 o2
…
…
隐藏层
…
……
om 输出层
2020/12/22
22
循环网
如果将输出信号反馈到输入端,就可构成一个多层 的循环网络。
输入的原始信号被逐步地加强、被修复。 大脑的短期记忆特征:看到的东西不是一下子就从
脑海里消失的。 稳定：反馈信号会引起网络输出的不断变化。我们
x1 x2 … xn
w11 w1m w2m …wn1
输入层
o1
o2
… 输出层
V
om
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单级横向反馈网
V=（vij） NET=XW+OV O=F（NET） 时间参数神经元的状态在主时钟的控制下同步变化 考虑X总加在网上的情况
NET（t+1）=X（t）W+O（t）V O(t+1)=F(NET(t+1))
x1
o1
x2
o2
……
…
…
… ……
xn 输入层
隐藏层
om 输出层
2020/12/22
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约定 :
输出层的层号为该网络的层数：n层网络，或n级网络。
第j-1层到第j层的联接矩阵为第j层联接矩阵，输出层对应的矩 阵叫输出层联接矩阵。今后，在需要的时候，一般我们用W （j）表示第j层矩阵。
W(1)
x1
x2
o1
o2
… om
输出层
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简单单级网
W=（wij） 输出层的第j个神经元的网络输入记为netj：

BP神经网络PPTppt课件

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输 入 至 网 络 , 由 前 向 后 ， 逐 层 得 到 各 计 算 单 元 的 实 际 输 出 y：
对 于 当 前 层 l 的 第 j个 计 算 单 元 ,j 1,..., nl
该
单
元
的
净
输
入
实
际
输
出
n l1
n
e
t
l j
Ol l 1 ij i
i 1
O
l j
f
n
e
t
l j
1
=
1+
e
➢ 可见层
输入层 (input layer) 输入节点所在层，无计算能力
输出层 (output layer) 节点为神经元
➢ 隐含层( hidden layer) 中间层，节点为神经元
可编辑课件PPT
20
具有三层计算单 元的前馈神经网络结 构
可编辑课件PPT
21
2. 感知器神经网络(感知器)、感知器神经元
s ig n 型 函 数 ， 不 可 微 ； 对 称 硬 极 限 函 数 ；
双
极
函
数
f
net
=
sgn
net
=
1
-
1
net 0 net < 0
m atlab函 数 hardlim s
D .阈 值 函 数
f
net
=
-
net net <
其 中 , , 非 负 实 数
可编辑课件PPT
单层感知器网络
感知器神经元
可编辑课件PPT
22
2. 感知器神经网络、感知器神经元(续)
感知器神经元的传递函数

BP神经网络原理ppt课件

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6
（3）输入和输出神经元的确定
利用多元回归分析法对神经网络的输入参数 进行处理，删除相关性强的输入参数，来减 少输入节点数。
（4）算法优化
由于BP算法采用的是剃度下降法，因而易陷 于局部最小并且训练时间较长。用基于生物 免疫机制地既能全局搜索又能避免未成熟收 敛的免疫遗传算法IGA取代传统BP算法来克 服此缺点。
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13
(2)学习率对收敛速度的影响 学习率的设置对BP算法的收敛性有很大的影响。
学习率过小,误差波动小,但学习速度慢,往往由于训 练时间的限制而得不到满意解;学习率过大,学习速度 加快,会引起网络出现摆动现象,导致不收敛的危险。 因此,选择一个合适的学习率是B P算法的一个较关 键的问题。学习率的主要作用是调整权值、阈值的 修正量. (3)隐层层数的选择对收敛速度的影响
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12
BP神经网络收敛速度
阈值、学习率、隐层层数、隐层节点个数等对神 经网络的学习速度(收敛速度)都有较大的影响。本 文在BP网络的基础上,研究讨论了各个参数对收敛 速度的影响,以减小选取网络结构和决定各参数值的 盲目性,达到提高收敛速度的目的。
(1)初始权值和阈值对收敛速度的影响 初始权值和阈值要选得小一些。选择隐层节点数的 原则是尽量使网络结构简单,运算量小。从实验数据 分析可知:当节点数太少时,每个节点负担过重,迭代 而有的选择却要迭代几千次,或者更多,甚至不收敛。
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11
BP神经网络理论应用于系统安全评价中的优点
（1）利用神经网络并行结构和并行处理的特征，通 过适当选择评价项目，能克服安全评价的片面性， 可以全面评价系统的安全状况和多因数共同作用下 的安全状态。 （2）运用神经网络知识存储和自适应特征，通过适 应补充学习样本，可以实现历史经验与新知识完满 结合，在发展过程中动态地评价系统的安全状态。 （3）利用神经网络理论的容错特征，通过选取适当 的作用函数和数据结构，可以处理各种非数值性指 标，实现对系统安全状态的模糊评价。
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学习的本质： 对各连接权值的动态调整
学习规则： 权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经 元的连接权变化所依据的一定的调整规则。
BP网络的标准学习算法-算法思想
学习的类型：有导师学习 核心思想：
将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传
将误差分摊给各层的所有 单元－－－各层单元的误 差信号
神经网络概述
人的大脑约由 10 10个神经细胞(也称神经元）组 成，细胞之间通过树突和轴突互相连接，构成 纵横交错的网络结构。神经细胞通过突触互相 交换信息，树突用来接受神经冲动，轴突分化 出的神经末梢则可传出神经冲动。由于输出端 只有两个状态：兴奋态与抑制态。因此，一个 神经元就是一个简单的系统，或者说是一个逻 辑元件。下图表示它的数学模型，这里 x1,x2,xn
输出
yf(net)11enet
BP神经网络模型
输出的导数
f'(net)11 e-net (1e 1 net)2y(1y)
根据S型激活函数的图形可知,对神经网络进行训练，应该将net的值 尽量控制在收敛比较快的范围内
BP网络的标准学习算法
学习的过程： 神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网 络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期 望的输出。
是输入，y是输出，u是神经元内部状态。特别
要说明的是，每个神经元都有一个特殊的参数
神经网络概述
称为阈值，它是输出的一个临界值，直接影响 神经元的内部状态。
输入：x1
x2
状状态态：：uu
xn
输出：y
神经元的数学模型
神经网络概述
人们的记忆和智能并不是储存在单个脑细 胞中，而是储存在脑细胞之间互相连接的 网络之中，这称为分布式存储方式。这样 一种“分布方式”并不因单个脑细胞的死 亡而消失。人们通过学习可以不断地改变 脑细胞之间的连接方式，使这个网络的功 能不断提高。模仿神经细胞的结构，人们 设计了种种人工神经网络，如感知器、BP 网络、自组织网络等。
神经网络概述
人工神经网络的基本工作原理是：对于每个神经
元，假设它有 n个输入，输入值为 x1,x2,,xn
那么，它的输出值就是 y f n ixi ，这里， i
i1

是等待确定的权重系数，简称权值。 f 是一个 函数，它有几种典型选法。一种常用的函数是 Sigmoid函数。
,hip
,h op
输出层输入向量; yiyi1,yi2, ,yiq
输出层输出向量; yoyo 1,yo 2, ,yo q
期望输出向量; dod1,d2, ,dq
BP网络的标准学习算法
输入层与中间层的连接权值: w i h
隐含层与输出层的连接权值: w h o
BP神经网络模型
三层BP网络
输入层 x1
x2
隐含层
输出层
-
y1
z1
1
T1
y2
z2
-
2
T2
xN1
-
wih
yN2
whj
zN3 N3
TN 3
BP神经网络模型
激活函数
必须处处可导
一般都使用S型函数
使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系
输入
n e t x 1 w 1 x 2 w 2 ... x n w n
神经元网络工作的全部秘密就在于它的权重值，
神经网络概述
选择不同的权重值，神经元网络就会有不同的 输入-输出关系。 神经元网络的具体工作原理：我们将样本数据 的输入值输进神经元网络，就得到一组输出值。 这组输出值当然不是我们的理想输出值。于是， 我们就根据实际输出与理想输出的差来修正权 值，以缩小这种差别。这样反复训练多次，最 后，使实际输出与理想输出趋于一致。这样， 神经元网络就可以用来代替我们所需要的模型 了。
神经网络概述
人工神经网络ANN（artificial neural network)是20 世纪80年代才日益受到人们重视的一种新的人工智能计 算方法。由于它模拟了人脑的思维模式，即具有一定的 智能，且的确能解决许多用传统方法不能或难于解决的 复杂问题，使之更加精确化，如更精确的分类、非线性 规划的求解、著名的“旅行员推销问题”的解决等（注： 在近年来的实际应用，尤其在大学生数学建模竞赛中许 多获奖队在解决问题是均是以运用神经网络方法作为成 功的法宝，如2000年A题中国科技大学5个队获全国一等 奖，运用的均是神经网络方法）。
BP神经网络模型与学习算法
BP神经网络概述
Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差反 向后传BP(Back Propagation)学习算法
David Rumelhart
J. பைடு நூலகம்cClelland
BP算法基本原理
利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差， 再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反 传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。
学习的过程： 信号的正向传播
修正各单元权 值
误差的反向传播
BP网络的标准学习算法-学习过程
正向传播：
输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层
判断是否转入反向传播阶段：
若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不 符
误差反传
误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元 的权值
网络输出的误差减少到可接受的程度 进行到预先设定的学习次数为止
BP网络的标准学习算法
网络结构
输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元,
输出层有q个神经元
变量定义 输入向量;
xx1,x2, ,xn
隐含层输入向量； 隐含层输出向量;
h ho i h h o i1 1 ,,h h o i2 2,,
隐含层各神经元的阈值: b h 输出层各神经元的阈值: b o 样本数据个数: k1,2, m 激活函数: f ( )
误差函数：e12oq1(do(k)yoo(k))2
BP网络的标准学习算法
第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1） 内的随机数，设定误差函数e，给定计 算精度值 和最大学习次数M。
第二步,随机选取第 k 个输入样本及对应 期望输出
x(k ) x 1 (k ),x 2 (k ), ,x n (k )