%%?BP-DEMATEL算法設計
clear;clc;close?all
%%?數據處理
A=xlsread（‘數據.xlsx‘‘Sheet2‘）;
%行為指標?；?列為樣本
T=xlsread（‘數據.xlsx‘‘Sheet2‘）;
%對應的元素個數為樣本個數
P=（A-mean（A））./std（A）;??%?標準化數據
[RRCC]=size（A）;
hiddennum=sqrt（RR+1）;
%%?利用minmax函數求輸入樣本范圍
net=newff（minmax（P）[hiddennum1]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingdx‘）;
%%?BP神經網絡的學習過程
net.trainParam.show=50;??????%?顯示訓練迭代過程
net.trainParam.lr=0.05;??????%?學習率
net.trainParam.epochs=3000;???%?最大訓練次數
net.trainParam.goal=1e-5;????%?訓練要求精度
net.trainParam.mc=0.5;???????%?動量因子
[nettr]=train（netPT）;?????%?網絡訓練?，P為輸入數據（輸入層）；T為目標層（輸出層）；訓練記錄為tr
%%?計算權值與閾值
W1=?net.iw{11};???????%輸入層到中間層的權值
B1=?net.b{1};??????????%隱含層神經元閾值
W2=?net.lw{21};???????%隱含層到輸出層的權值
B2=?net.b{