对风险进行评价，通过专家评分利用层次分析法已经计算出各指标的权重，如何利用BP神经网络对指标进行评价，只是需要将样本数据输入到BP神经网络中，一共有35个二级指标（权重已经确定），设计一个三层的神经网络，隐含层节点个数未知，一个输出节点，只需找到在相对误差范围内的合适的隐含层节点数，并得到输出结果得到训练结果和误差，相关代码如何编写呢？
恳请大神可以帮忙解决代码问题，非常感谢！
这个需要问主提供具体的数据，后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成
专家您好，风险等级不需要再进行划分了，只是需要将样本数据输入到BP神经网络中，一共有35个二级指标（权重已经确定），设计一个三层的神经网络，隐含层节点个数未知，一个输出节点，只需找到在相对误差范围内的合适的隐含层节点数，并得到输出结果，我会根据最终的输出结果对应到风险等级中。如何编写相关代码？
您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴解答了，您看下是否解决，可以追评进行沟通哦~
如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴一些鼓励哦～～
ps:问答VIP仅需29元，即可享受5次/月 有问必答服务，了解详情>>>https://vip.csdn.net/askvip?utm_source=1146287632
请问题主的问题解决了吗？现在还有代码吗