神经网络流程图

调整隐层至输出层之间的连接权值以及输出层各单元的阈值

计算隐层各单位的一般化误差

更新学习输入模式

全部模式训练完

更新学习次数

结束

计算输出层各单位的输入、输出

连接权值以及阈值初始化

计算输出层各单位的一般化误差

小于指定误差或者大于指定学习次数

调整输出层至隐层之间的连接权值以及隐层各单元的阈值

开始

N

计算隐层各单位的输入、输出

Y

学习模式对提供给网络