網(wǎng)絡的訓練過程如下：
(1)、選定訓練組，從樣本集中分別隨機地尋求N個樣本作為訓練組；
(2)、將各權值、閾值，置成小的接近于0的隨機值，并初始化精度控制參數(shù)和學習率；
(3)、從訓練組中取一個輸入模式加到網(wǎng)絡，并給出它的目標輸出向量；
(4)、計算出中間層輸出向量，計算出網(wǎng)絡的實際輸出向量；
(5)、將輸出向量中的元素與目標向量中的元素進行比較，計算出輸出誤差；對于中間層的隱單元也需要計算出誤差；
(6)、依次計算出各權值的調整量和閾值的調整量；
(7)、調整權值和調整閾值；
(8)、當經(jīng)歷M后，判斷指標是否滿足精度要求，如果不滿足，則返回(3)，繼續(xù)迭代；如果滿足就進入下一步；
(9)、訓練結束，將權值和閾值保存在文件中。這時可以認為各個權值已經(jīng)達到穩(wěn)定，分類器已經(jīng)形成。再一次進行訓練，直接從文件導出權值和閾值進行訓練，不需要進行初始化。