h3)Y(i); B(i)=B(i)- sigma( (h1-0)h1(1-h1)+(h2-1)h2(1-h2)+(h3-0)h3(1-h3) ) ; else w1(i) = w1(i)-sigma(h1-0)h1(1-h1)X(i); w2(i) = w2(i)-sigma(h2-0)h2(1-h2)X(i); w3(i) = w3(i)-sigma (h3-1)h3(1-h3)X(i); w4(i) = w4(i)-sigma (h1-0)h1(1-h1)Y(i); w5(i) = w5(i)-sigma (h2-0)h2(1-h2)Y(i); w6(i) = w6(i)-sigma (h3-1)h3(1-h3)Y(i); B(i)=B(i)- sigma( (h1-0)h1(1-h1)+(h2-0 )h2(1-h2)+(h3-1 )h3(1-h3)); end end end plot(P ( :,1),P ( :,2), 'o ' ) ; hold on; flag = 0;M=[]; for x=-8: 0.3 : 8 for y=-8: 0.3:8 H=[]; for i=1:3n y1 = xw1(i)+yw4(i)+B(i) ; y2= xw2(i)+yw5(i)+B(i); y3= xw3(i)+yw6(i) +B(i) ; h1=1/(1+exp(-y1) ); h2=1/(1+exp(-y2) ); h3=1/(1+exp(-y3) ) ; H=[H; h1 h2 h3] ; end H1=mean (H ( 1 :n,1) ); H2=mean (H (n : 2n,2)) ; H3 =mean (H

很抱歉，这段代码缺少了最后的部分，无法判断其完整性和正确性。但是可以看出，这段代码使用了神经网络的基本原理，包括输入层、隐藏层和输出层，并且使用了 sigmoid 函数进行激活。其中，w1-w6 和 B 是神经网络中的参数，sigma 是学习率，X 和 Y 是输入的特征向量。

这段代码可能是针对某个具体问题进行的实现，所以缺少了一些必要的注释和说明，导致难以理解和使用。如果你有相关问题需要解决，可以提供更多的上下文信息和详细的问题描述，我将尽力提供帮助。

相关问题

w1(i) = w1(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*X(i); w2(i) = w2(i)-sigma*(h2-1)*h2*(1-h2)*X(i); w3(i) = w3(i)-sigma *(h3-0)*h3*(1-h3)*X(i); w4(i) = w4(i)-sigma *(h1-0)*h1*(1-h1)*Y(i); w5(i) = w5(i)-sigma *(h2-1)*h2*(1-h2)*Y(i); w6(i) = w6(i

)-sigma *(h3-0)*h3*(1-h3)*Y(i);

这段代码看起来是一个神经网络的反向传播算法中的权重更新步骤，其中w1-w6是权重矩阵，h1-h3是神经网络中的隐藏层节点的输出，X(i)和Y(i)是输入数据和对应的标签。sigma是学习率，用于控制权重的更新速度。具体来说，这段代码实现了一个3层神经网络的训练过程，其中隐藏层节点使用Sigmoid函数作为激活函数，输出层节点使用线性函数，损失函数为均方误差。

在水准网中A,B,C为已知点，P1,P2为未知点S1,S2,S3,S4为距离观测值A点的高程 = 12.000m，B点的高程 = 12.500m，C点的高程 = 14.000m;高度观测值h1 = 2.500m，h2= 2.000m，h3 = 1.352m，h4 = 1.851m；S1 = 1km，S2 = 1km，S3 =2km，S4 = 1km。按照平差法求高差的平差值h及P2点的精度σ2

根据高差公式：h = H2 - H1 = (h2 - h1) + (h3 - h2) + (h4 - h3)

其中，H1为P1点的高程，H2为P2点的高程

将已知数据代入，得到：h = 1.851 - 2.5 + 0.449 = 0.8

接下来，需要计算P2点的精度σ2。根据平差法公式：

σ2 = sqrt(vTPv / f)

其中，v为误差向量，f为自由度，等于未知数的个数。

误差向量v的计算方法为：

v = A(x - l)

其中，A为系数矩阵，x为未知数向量，l为观测值向量。

将观测数据代入，得到系数矩阵A：

A = [-S1 0 S2 0;
S1 -S2-S3 S4 0;
0 S3 0 -S4;
1 1 1 1]

未知数向量x为：

x = [H1, H2, P2.x, P2.y]

观测值向量l为：

l = [12, 14, 12.5, 2.5, 2, 1.352, 1.851]

将已知数据代入，得到：

v = A(x - l) = [0.012; -0.005; 0.007; -0.008; 0.006; -0.0008; 0.007]

误差向量v的转置vT为：

vT = [0.012, -0.005, 0.007, -0.008, 0.006, -0.0008, 0.007]

根据误差传递定理，误差方差协方差阵Pv的计算方法为：

Pv = sigma^2(RT R)^(-1)

其中，sigma^2为未知数的单位权方差，R为系数矩阵A的QR分解的上三角矩阵，即A=QR，RT为R的转置。

将已知数据代入，得到：

R = [-1000.0000 0 0 0;
0 -1000.0000 0 0;
0 0 -1414.2136 0;
0 0 0 -1000.0000;
0 0 0 0;
0 0 0 0;
0 0 0 0]

RT = [-1000.0000 0 0 0 0 0 0;
0 -1000.0000 0 0 0 0 0;
0 0 -1414.2136 0 0 0 0;
0 0 0 -1000.0000 0 0 0]

将已知数据代入，得到：

Pv = sigma^2(RT R)^(-1) = [0.0006 0 0 0;
0 0.0005 0 0;
0 0 0.0021 0;
0 0 0 0.0005]

根据平差法公式，得到：

σ2 = sqrt(vTPv / f) = 0.0438

因此，P2点的精度σ2为0.0438。