BP神经网络学习机器演示 - 数学建模社区-数学中国

package ghost.writer.logic;* J$ b; c+ L) d- Q! A5 h) S2 C
& v3 E& i4 u+ Q6 W: u+ N7 }' L: S
import java.io.File;
% l$ y& w ]: f4 q6 N7 e
import java.io.FileInputStream;
1 t1 P5 T! T2 ^ @4 `
import java.io.FileOutputStream;8 G8 G& H7 Y( w
import java.io.IOException;
$ s3 s1 s# P- M& R- A& \
import java.io.ObjectInputStream;, a# r+ ?9 U1 g3 m V
import java.io.ObjectOutputStream;7 K5 M) ~5 ]8 _8 A4 j1 Q& H
: a; ?* W7 B/ M$ l f+ ^* ^' s
public class BPFactory {5 S7 r0 `8 w) |6 d; @& u
/**9 Y( C6 f/ s Z! X' O
* BP神经网络元, z- l0 y2 y6 o6 M
*/, _4 u/ T& T7 A/ I6 ]3 E
private static BP bp;& {& J+ n. R2 a
5 b) A& m4 {# h
/**2 V( K- y# i& i+ ]! g: z
* 初始化一个全新的bp神经网络- M/ C U) \; y% y; C
* @param inputSize
0 M ^8 U3 ~! u$ Z/ V; m! d
* @param hiddenSize
$ r$ B6 Q0 q+ f
* @param outputSize2 e2 h: [$ {& C9 \ D. W( G
*/
0 M" \! E6 C7 U+ h
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {# l. k, n0 C# P2 {- F. V/ ~
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
2 W; ~( C1 b3 C1 s
}
( `1 Q* L* D' A# @5 y
" k$ T' t s/ }5 P8 ~
/**9 k6 @8 ]$ e5 |& c" c
* 从文件数据中读取bp神经网络
8 A4 t. ]* V4 b
* @param file8 W+ F- G+ O, B8 @. q5 U4 G( l
* @throws IOException
+ V% }3 } m9 i
* @throws ClassNotFoundException: E W7 Y; R; [. @
*/
0 N5 x" e; R& v
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
3 |0 V w+ y) |* s' j
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
7 `1 q: q7 p1 s& f( x
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
2 e' d8 U: c$ Y7 c1 X
bp = (BP) si.readObject();
1 P1 X5 p6 A: s7 E" c
si.close();
: d$ B7 Q, e; v* v9 x- Z. V
}" I8 J9 s, n! S* `, j
, Z2 d! @( h7 L. C) r
/** t5 z( n2 z7 c1 k& q" n" u% _
* 将目前的神经网络储存在指定文件
7 Q( C, I/ I* _& D8 M: W& O
* @param file
; z7 N8 \# \9 V$ p+ _$ x
* @throws IOException
: {. \9 x, D/ ]+ o* `% D; H% R4 U
*/
0 Q& ~8 k2 ^2 i0 ?- K/ A9 s
public static void save(File file) throws IOException {7 e/ v" [! x; R
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
0 c% Q9 u3 F% v2 I& {' {
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
5 V* ~0 Z! I: n7 t" r" {
so.writeObject(bp);
' u8 @4 R& f! I# q( T8 r: R$ O
so.close();7 ~) `* f/ ^5 j4 O+ h/ y
}
% ]) A. K8 f M4 |7 x
- K& J2 {* n+ F9 n
/**
: W1 u4 M1 v) x2 Y* `) Y
* 训练BP神经网络3 l0 z0 k0 k0 y4 S- q+ A! M) C
* @param trainData6 t+ t, N& F4 j) ]% s' V
* @param target& n" ~! L7 I( k$ ?( g
*/
/ [ j1 ]& p' U# C
public static void train(double[] trainData, double[] target) {
6 Z2 ~0 a W: e; I. I7 J5 O
bp.train(trainData, target);
% V7 w) C: ?1 q) ~* L$ V/ M; n
}
( Q! X( x5 r. E: U) M
, }8 x( z& O0 |4 F3 V/ B
/**+ B" s% X! n, n# S# K
* 要求bp神经网络返回预测值1 U) W' g8 l+ x m
* @param inData2 n5 O( q0 ]5 C- d
* @return
) a& F# z4 A& J4 J: E! d7 @
*/4 f* ]2 J+ }3 ~
public static double[] test(double[] inData) {
% j7 j& n/ g' F8 J
return bp.test(inData);
: u8 L4 a$ r* t, j. y9 z& o1 |
}# j- Q6 q; b; ^( D! b3 U
}

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