根据ANN的结构带入权重和偏置后的计算结果要和ANN预测的结果相等根据ANN的结构带入权重和偏置后的计算结果要和ANN预测的结果相等根据以下数据给出相应的python代码281 774 0898649045327 774 0983795263415 774 103359714526 774 115293842626 9906 075426681226 1950 10389833212091 165

以下是根据给定数据编写的Python代码：

import numpy as np

# 定义ANN的结构
input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 1

# 定义ANN的权重和偏置
weights1 = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
                     [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
                     [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]])
bias1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
weights2 = np.array([[0.5], [0.6], [0.7], [0.8]])
bias2 = np.array([0.5])

# 定义ANN的激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义ANN的前向传播函数
def forward_propagation(inputs):
    hidden_layer = sigmoid(np.dot(inputs, weights1) + bias1)
    output_layer = sigmoid(np.dot(hidden_layer, weights2) + bias2)
    return output_layer

# 根据给定数据进行计算并与ANN预测结果比较
data = [["28.1", "774", "0.898649045"],
        ["32.7", "774", "0.983795263"],
        ["41.5", "774", "1.03359714"],
        # 其他数据...

for d in data:
    inputs = np.array([[float(d[0]), float(d[1]), float(d[2])]])
    prediction = forward_propagation(inputs)
    print(f"预测结果：{prediction[0][0]}，实际结果：{float(d[2])}")

请注意，此代码仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体问题进行修改和优化。此外，还需要根据具体的数据格式和需求进行适当的调整