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利用人工智能原理中BP神经网络算法

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隐层 单元的输入 temp_value =  -069.38 , -085.78 , -083.57 , -085.39 , -084.94 , -085.21 , -084.14 , -084.60 , -085.53 , -084.16 , -085.11 , -085.04 , -085.17 , -085.84 ,
输出层单元的输入 temp_value =  0072.09 , -073.31 , -073.34 , 0073.31 , -072.11 , 0069.05 , -070.71 ,
隐层 单元的输出 ot_hd[i] = 0.99903, 0.99981, 0.99977, 0.99980, 0.99980, 0.99980, 0.99978, 0.99979, 0.99981, 0.99978, 0.99980, 0.99980, 0.99980, 0.99981
输出层 单元的输出 ot_ot[i] = 0.00074, 0.99935, 0.99935, 0.00065, 0.99926, 0.00100, 0.99915
输出层单元的期望值 teach[i] = 0.80000, 0.10000, 0.10000, 0.90000, 0.20000, 0.60000, 0.30000

隐层 单元的输入 temp_value =  -069.38 , -085.78 , -083.57 , -085.39 , -084.94 , -085.21 , -084.14 , -084.60 , -085.53 , -084.16 , -085.11 , -085.04 , -085.17 , -085.84 ,
输出层单元的输入 temp_value =  0072.09 , -073.31 , -073.34 , 0073.31 , -072.11 , 0069.05 , -070.71 ,
隐层 单元的输出 ot_hd[i] = 0.99903, 0.99981, 0.99977, 0.99980, 0.99980, 0.99980, 0.99978, 0.99979, 0.99981, 0.99978, 0.99980, 0.99980, 0.99980, 0.99981
输出层 单元的输出 ot_ot[i] = 0.00074, 0.99935, 0.99935, 0.00065, 0.99926, 0.00100, 0.99915
输出层单元的期望值 teach[i] = 0.80000, 0.10000, 0.10000, 0.90000, 0.20000, 0.60000, 0.30000

隐层 单元的输入 temp_value =  -069.38 , -085.78 , -083.57 , -085.39 , -084.94 , -085.21 , -084.14 , -084.60 , -085.53 , -084.16 , -085.11 , -085.04 , -085.17 , -085.84 ,
输出层单元的输入 temp_value =  0072.09 , -073.31 , -073.34 , 0073.31 , -072.11 , 0069.05 , -070.71 ,
隐层 单元的输出 ot_hd[i] = 0.99903, 0.99981, 0.99977, 0.99980, 0.99980, 0.99980, 0.99978, 0.99979, 0.99981, 0.99978, 0.99980, 0.99980, 0.99980, 0.99981
输出层 单元的输出 ot_ot[i] = 0.00074, 0.99935, 0.99935, 0.00065, 0.99926, 0.00100, 0.99915
输出层单元的期望值 teach[i] = 0.80000, 0.10000, 0.10000, 0.90000, 0.20000, 0.60000, 0.30000