粗糙概念格构造的算法
算法模拟神经网络：
1.模型开发：利用反向传播（BP）算法构建一个由输入层、隐藏层、
输出层组成的神经网络模型，该模型的功能是进行特征提取和识别，
能够根据输入的数据进行分析，得出相应的输出。

2.Sigmoid调节：通过Sigmoid调节函数，让模型根据输入层接收至隐
藏层的数据进行线性变换，输出更加准确。

3.训练和学习：模型训练，采用BP算法不断进行调整，以逐步提升准
确率，并在知识库中进行存储，使用新的训练样本调整模型，以反映
出新的规律和特征。

4.衡量准确率：模型的准确率可以通过混淆矩阵、精度、召回率来衡量。

5.优化处理：可以利用SGD（随即梯度下降）、Momentum、AdaGrad
等优化方法来更新模型，以改善训练模型的性能，提升模型的准确率。

6.模型应用：模型构建完成后，可以进行应用，例如：语音、图像、情感分析等，并可根据不同应用场景反复优化算法，以提升模型效果。