本网络先按经验公式来选取：nh=（ni no）1/2 l（1）式中nh，ni，no网络隐层节点数，输入层节点数，输出层节点数l110间的整数首先取一个较大隐层节点数进行训练，对于权值过小的隐层神经元可删去，再重新训练，经反复迭代，最终可获得一个最佳隐层单元数。本系统初始隐层节点数选为17，最终定为13.
　　输入项的取值为[0，1]上的一个数值，表示对此因素的要求程度。输出项的取值也为[0，1]上的一个数值，表示对此材料的选定度。隐层节点数的确定是建立BP网络过程中较难，但又非常关键的一步。隐层节点数定大了，不但需要很多学习样本，学习时间过长，而且会使网络泛化能力减弱，不能认识新的内容；定小了，可能无法进行训练，或训练后鲁棒性不好，不能识别以前未见过的模式。
  慈溪市贝力同步带轮有限公司是一家专业从事同步带、同步带轮、齿轮行业的专业生产企业。座落于长三角经济区桥头堡慈溪市逍林，西接世界最长杭州湾跨海大桥，东临中国第一深水港北仑，交通极为便利。
　　
　　样本的输入和输出的各项值由有经验的专家和系统设计者根据大量工程实例共同确定。经大量样本训练后，此网络模块基本能满足常见金属同步带轮的选材要求。若通过神经网络模块得不到结果，或对其给出的结果不满意，系统会转入传统的推理机模块进行搜索、推理。系统将把用户输入和推理的结果作为新的样本对网络进行训练，使系统得到自我学习、完善。
  目前公司拥有先进的同步带和带轮的生产、加工、检测等设备。关键技术人员在同步带传动行业有十几年的设计、研发经验。紧跟国际潮流，参照国际标准生产、加工，产品质量在行业内有口皆碑。产品畅销全国20多个省、自治区、直辖市，并出口欧美、澳洲、东南亚等国家和地区，得到了国内外客户的一致认可和好评。
　　同步带轮选材是设计者根据同步带轮的各项性能指标，在同步带轮材料集合中寻找最合适材料的过程，可抽象成从同步带轮的性能指标到同步带轮材料集合的一个映射。BP神经网络是一个从输入到输出高度非线性的映射关系模型，其拓扑结构是一个多层前馈网络，由输入层、隐层和输出层构成。每层节点与相邻层的所有节点都相连，用权值表示其连接强度，同层的节点间互不影响。信息在网络中的传播路线是从输入层到隐层，再到输出层。
　　网络结构模型在同步带轮选材过程中，应该综合考虑同步带轮的性能要求和生产要求。本文提取了设计同步带轮通常需考虑的8个因素作为网络的输入，选取了34种常用同步带轮构成候选材料集作为网络的输出，具体。因此，网络中有8个输入节点和34个输出节点。
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　　在学习开始时，必须给各个连接权值赋初值。为防止学习速度过慢，神经元的加权和不应过大。由于网络的输入在[0，1]内，故初始权值取[-04， 04]内的随机数。神经元节点状态的作用函数选择Sig-moid函数：f（x）=1/（1 e-kx）（2）式中x神经元输入的加权和k系数，初值为1本系统采用改进BP算法。对第p个样本，测度函数为：Ep=05noj=1（tpj-opj）2（3）式中no输出层节点数tpj期望输出opj实际输出网络中各个权值都参与当前的迭代，使得基于训练样本的测度函数Ep为最小值，最终获得一组权值的集合。此学习常常需要上千次迭代，往往收敛较慢，可能陷入局部极小，故采用改变Sigmoid函数的参数k（k=105）来跳出局部最小区。