(5)参数设置对神经网络性能的影响
我在实验中通过调整隐含层节点数，选择不通过的激活函数，设定不同的学习率，
<1>隐含层节点个数 隐含层节点的个数对于识别率的影响并不大，但是节点个数过多会增加运算量，使得训练较慢。
<2>激活函数的选择 激活函数无论对于识别率或收敛速度都有显著的影响。在逼近高次曲线时，S形函数精度比线性函数要高得多，但计算量也要大得多。
<3>学习率的选择 学习率影响着网络收敛的速度，以及网络能否收敛。学习率设置偏小可以保证网络收敛，但是收敛较慢。相反，学习率设置偏大则有可能使网络训练不收敛，影响识别效果。
3. 使用AForge.NET实现神经网络
(1) AForge.NET简介
AForge.NET是一个C#实现的面向人工智能、计算机视觉等领域的开源架构。AForge.NET源代码下的Neuro目录包含一个神经网络的类库。
AForge.NET主页：http://www.aforgenet.com/
AForge.NET代码下载：http://code.google.com/p/aforge/
Aforge.Neuro工程的类图如下：
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