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我们使用最原始的纯随机生成方法产生多层感知器网络 的权值矩阵，这个权值矩阵要保证输入项在网络中均匀分布，要保证权值矩阵本身的均匀分布
我们修改前面的程序，不使用偏置，目标是使之更稳定，收敛效果更好，修改的基本策略是为：
1、输出层的学习率较低，动量参数较高
2、输入层的学习率较低，运量参数较低
3、随机生成若干个权值矩阵，选择最优化的权值矩阵
选择的策略是：
1、输入项的方差尽可能靠近1
2、权值矩阵的均值尽可能小，其方差尽可能与神经元的突触连接数成反比
按这个策略来生成权值矩阵，一个好的权值矩阵能使网络快速收敛，使网络更稳定。
修改运行后
产生权值初始矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
权值矩阵平均:0.000456
权值矩阵方差:0.182555
-------开始第1次训练---------
# # # # # # -------开始第2次训练---------
# # # # # # -------开始第3次训练---------
# # # # # # -------开始第4次训练---------
# # # # # # -------开始第5次训练---------
# # # # # # -------开始第6次训练---------
# # # # # # -------开始第7次训练---------
# # # # # # -------开始第8次训练---------
# # # # # # -------开始第9次训练---------
# # # # # # -------开始第10次训练---------
# # # # # # -------开始第11次训练---------
# # # # # # -------开始第12次训练---------
# # # # # # -------开始第13次训练---------
# # # # # # -------开始第14次训练---------
# # # # # # -------开始第15次训练---------
# # # # # # -------开始第16次训练---------
# # # # # # -------开始第17次训练---------
# # # # # # -------开始第18次训练---------
# # # # # # -------开始第19次训练---------
# # # # # # -------开始第20次训练---------
# # # # # # -------开始第21次训练---------
# # # # # # -------开始第22次训练---------
# # # # # # -------开始第23次训练---------
# # # # # # -------开始第24次训练---------
# # # # # # -------开始第25次训练---------
# # # # # # -------开始第26次训练---------
# # # # # # -------开始第27次训练---------
# # # # # # -------开始第28次训练---------
# # # # # # -------开始第29次训练---------
# # # # # # -------开始第30次训练---------
# # # # # # -------开始第31次训练---------
# # # # # # -------开始第32次训练---------
# # # # # # -------开始第33次训练---------
# # # # # # -------开始第34次训练---------
# # # # # # -------开始第35次训练---------
# # # # # # -------开始第36次训练---------
# # # # # # -------开始第37次训练---------
# # # # # # -------开始第38次训练---------
# # # # # # -------开始第39次训练---------
# # # # # # -------开始第40次训练---------
# # # # # # -------开始第41次训练---------
# # # # # # -------开始第42次训练---------
# # # # # # -------开始第43次训练---------
# # # # # # 训练成功，正在进行检验
仿真计算中
仿真计算中
仿真计算中
仿真计算中
仿真计算中
仿真计算中
训练成功,误差为：0.000000
样本：4===11 =>
仿真计算中
[ 1. 0.]
=====正确目标值=====
[1, 0]
样本：7===340 =>
仿真计算中
[ 0. 1.]
=====正确目标值=====
[0, 1]
样本：10===95 =>
仿真计算中
[ 1. 0.]
=====正确目标值=====
[1, 0]
样本：3===29 =>
仿真计算中
[ 0. 1.]
=====正确目标值=====
[0, 1]
样本：7===43 =>
仿真计算中
[ 1. 0.]
=====正确目标值=====
[1, 0]
样本：5===128 =>
仿真计算中
[ 0. 1.]
=====正确目标值=====
[0, 1]
测试值：8.000000===70.000000
仿真计算中
[ 1. 0.]
正确目标值:[1,0]
测试值：6.500000===272.000000
仿真计算中
[ 0. 1.]
正确目标值:[0,1]
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随机生成法是一种比较笨的方法，关于权值矩阵的生成方法可以选择:
(1)随机初始化。
(2)逐步搜索法。
(3)根据Nguyen-Widrow初始化算法为层产生初始权重和偏置值，使得每层神经元的活动区域能大致平坦的分布在输入空间。
Nguyen-Widrow初始化算法是比较好的初始化权值的经典方法，关于多层感知器网络有很多现成的较好的库，大部分神经网络库包括 matlab神经网络工具箱都使用了Nguyen-Widrow初始化算法做为默认方法。具体内容我们下节介绍