BP神经网络是一个前向网络，它利用误差反向传播算法对网络进行训练，结构简单，可塑性强。本例选择3层BP神经网络（隐层为1层）来逼近函数，单输入单输出，隐层包含7个神经元，预设精度为0.1，学习率设为0.1，循环次数为5000次，达到循环次数，或结果达到预设精度要求，结束计算。激活函数选择双曲函数，采用梯度下降法，通过神经元的输入和误差，以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来，按照减少目标输出

用于四个激光位移传感器进行平面法向量的拟合(to calibrate the normal vector of the target plane)

魔阵是用自然数1，2，3…，n2填n阶方阵的各个元素位置，使方阵的每行的元素之和、每列元素之和及主对角线元素之和均相等。奇数阶魔阵的一个算法是将自然数数列从方阵的中间一行最后一个位置排起，每次总是向右下角排（即Aij的下一个是Ai+1,j+1）。但若遇以下四种情形，则应修正排数法。 　　（1）列排完（即j=n+1时），则转排第一列; 　　（2）行排完（即i=n+1时），则转排第一行; 　　（3）对An,n的下一个总是An,n-1; 　　（4）若Aij已排进一个自然数，则排Ai－1，j－2