1、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理，讨论BP基本算法的优缺点。并采用BP神经网络进行模式识别。设计一个BP网络对附图中的英文字母进行分类。输入向量含16个分量，输出向量分别用[1,-1,-1]T,[-1,1,-1]T,[-1,-1,1]T代表字符A，I，O。采用不同的学习算法（traingd，traingdm，traingdx，trainlm）进行比较。并测试施加5%噪声与输入时的测试结果。要求：给出matlab的源程序（可调用matlab NN工具箱），网络结构，初始权值，训练结果，测试结果。
2、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理，讨论BP基本算法的优缺点。并采用BP神经网络设计实现一个9*9表。采用不同的学习算法（traingd，traingdm，traingdx，trainlm）进行比较。要求：给出matlab的源程序（可调用matlab NN工具箱），网络结构，初始权值，训练结果，测试结果。（考虑将其中的数改为二进制）
3、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理，讨论BP基本算法的优缺点。表1中给出了某结构在多种状态下的特征向量，表2给出了某时刻结构的特征向量，请使用人工神经网络根据表2中的特征向量判断其所属状态。
表1