1、参考实例构造两类数据，两类数据的分类界面是非线性分类界面。 设计一个三层神经网络，对两类数据进行分类。 2、运行程序，分析程序代码与结构，详述代码的实现过程，分析程序结果。

好的，让我来回答你的问题。

首先，针对你的第一个问题，对于非线性分类界面的两类数据，我们可以通过随机生成的方式来构造数据。具体来说，可以生成一些符合正态分布的数据点，然后给它们打上标签，作为我们的两类数据。

接下来，我们可以设计一个三层神经网络来对这两类数据进行分类。这个神经网络的结构可以包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。其中，输入层的神经元数量应该与输入数据的特征数量相等，输出层的神经元数量应该与分类的类别数量相等。中间的隐藏层可以包含任意数量的神经元，但是通常情况下，隐藏层的神经元数量应该比输入层和输出层的神经元数量多。

接下来，我们需要通过反向传播算法来训练神经网络。这个过程可以分为以下几个步骤：

1. 初始化神经网络的权重和偏置。这些值可以随机生成，或者使用一些预定义的值。

2. 前向传播：将输入数据输入到神经网络中，通过一系列的矩阵运算和激活函数的处理，得到神经网络的输出结果。

3. 计算损失函数：将神经网络的输出结果与真实标签进行比较，计算出损失函数的值。

4. 反向传播：根据损失函数的值，反向计算神经网络中每个神经元的误差，然后根据误差值更新每个神经元的权重和偏置。

5. 重复执行步骤 2 到 4，直到损失函数的值达到一个可以接受的范围。

最后，我们可以使用训练好的神经网络来对新的数据进行分类。

针对你的第二个问题，我们需要先编写神经网络的代码。这个过程可以使用 Python 和一些常用的机器学习库，比如 TensorFlow 或 PyTorch 来实现。具体来说，我们需要编写神经网络模型的类、损失函数和优化器的代码，然后使用这些代码来训练神经网络。

训练神经网络的代码通常需要执行大量的矩阵运算和数值计算，这些计算可以使用 GPU 来加速。如果你的计算机没有 GPU，也可以使用云平台提供的 GPU 实例来训练神经网络。

最后，我们需要分析程序的结果。这个过程可以通过观察神经网络的训练过程和分类结果来实现。如果神经网络的训练过程出现了过拟合或欠拟合的情况，我们需要调整神经网络的结构或超参数来解决这些问题。如果神经网络的分类结果不够准确，我们可以通过增加数据量、改进特征提取方法或使用其他的机器学习算法来进一步提升分类效果。