clc??????????????????????????
clear?all;?
close?all;

%定義相關參數
InputNum=1;??????????????%輸入個數
OutputNum=1;?????????????%輸出個數
TrainingSampleNum=9;?????%訓練樣本數量
TestSampleNum=361;???????%測試樣本數量
HiddenSomaNum=5;?????????%中間層隱節點數量
EpochsNum=500;???????????%最多訓練次數????????????????????????????????????
u1=0.57;?????????????????%學習速率1
u2=0.17;?????????????????%學習速率2

%生成訓練樣本和測試樣本
TrainingSample=0:pi/4:2*pi;??????????????
TestSample=0:pi/180:2*pi;????????????
DesiredOutput=sin（TrainingSample）;
DesiredOutput2=sin（TestSample）;
ErrorMatrix=[];??????????%誤差矩陣
OutlayerOut=[];??????????%測試輸出矩陣

%對訓練樣本和測試樣本進行歸一化處理，區間為[-11]
[TestSamModips]=mapminmax（TrainingSample）;?????????
[TraingSamModips]=mapminmax（TestSample）;

%生成各層權值和閾值
Weight1=0.5*rands（HiddenSomaNumInputNum）;???????%隱藏層權重????
ThresholdValue1=0.5*rands（HiddenSomaNum1）;??????%隱藏層閾值
Weight2=0.5*rands（OutputNumHiddenSomaNum）;??????%輸出層權重
ThresholdValue2=0.5*rands（OutputNum1）;??????????%輸出層閾值


for?i=1:EpochsNum
????ErrorHistory=[];
????for?j=1:TrainingSampleNum
????????HiddenOutput=logsig（Weight1*TestSamModi（j）+ThresholdValue1）;?????%?隱含層網絡輸出?
????????OutlayerOut=Weight2*HiddenOut