【文件列表】

  -- GUI.py                     模式识别的窗口界面文件
  -- Neuron.py                  神经网络构造主程序
  -- Neuron运行截图.png          Neuron.py运行后的结果屏幕截图
  -- **图案.png                 需要识别的三种模式图像化表示,由GUI.py创建和生成
  -- 迭代误差变化*.png           迭代训练次数和网络整体误差间的变化关系（<a>1000次整体图   <b>200次局部图）
  -- Train_data.txt             GUI.py运行时生成的临时文件，存储由GUI生成的训练样本
  -- Readme.txt                 作解释用途



【源文件说明】

  -- Neuron.py
     -- 目标是构造一个神经网络，识别三种基于5*5方格的图像模式（即"**图案.png"文件序列所显示的"方块，箭头，燕子图案"）
     -- 构造了一个Neuron类用来模拟多层前反馈型神经网络系统，含一个隐藏层
     -- 采用基于附加动量法的BP网络算法来调整权值矩阵
     -- 经过测试后决定采用25-8-3的三次网络结构，即25个输入，8个隐层，3个输出
     -- 反复实验，发现学习率取0.8，动量因子取0.5，学习效果较好
  

  -- GUI.py
     -- 目标是构造可视化截面，用来绘制需要识别的模式，并导出0-1形式的训练样本
     -- 使用方法： 鼠标左键选定方格，右键取消选定；空格键清除全部绘图；Enter键写入训练样本；数字键标识样本目标值；