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;
7 O5 Q. m+ {5 L3 h% V: ~1 n8 H& J
( h8 D1 q7 g- m8 A2 l
import java.io.File;
6 K9 M5 m% c- U t
import java.io.FileInputStream;6 {5 b4 o. `9 J3 Y3 d5 Q
import java.io.FileOutputStream;
6 c) _5 G. L) E6 g$ U2 v2 j9 s$ @- K
import java.io.IOException;# y6 G' X- C; A0 f) F% y
import java.io.ObjectInputStream;
, t7 n- @, G' R" f
import java.io.ObjectOutputStream;. Z' s& ]4 ^: W( ~, o
" O M L- p9 J# F' S; }/ p R
public class BPFactory {+ p& y4 Y [7 `3 v) ?
/**5 d9 ?/ }3 K3 u+ G3 J4 D
* BP神经网络元0 k' N, D, ]: I
*/
. i' X* J: f8 J! p) ]
private static BP bp;
7 z. n2 f) d- U- R0 Z% E
, R1 a5 }, M5 s* L8 p8 [2 v& f2 a
/**
0 l0 z% N% P7 s9 o& ]3 Q9 s
* 初始化一个全新的bp神经网络6 t& O& f. W' X5 o# E
* @param inputSize
: u6 _* ^8 d! S! F) p/ z5 [5 |9 D
* @param hiddenSize
- D3 g' N& @% s* p6 P' y9 A
* @param outputSize
; k i x2 x) u9 W: ]6 s& c! |0 o
*/
5 }0 R8 O% H9 Z* l7 a% O% C
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
5 ]! |; b- C! l8 e
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
# t: d( E' M# y$ v
}
" c1 |+ i R0 z7 T! X; P
$ i: h! W4 ~7 `4 A6 A7 B6 Y2 ^
/**0 u" j- K2 q! [2 W6 i1 j$ O
* 从文件数据中读取bp神经网络2 q0 @! [6 t0 F( i+ \/ f2 I. `1 K
* @param file
' Y$ S/ _3 b* T9 v7 O' V7 A
* @throws IOException3 W4 D+ s/ c# s N9 b
* @throws ClassNotFoundException# G# H+ H5 d- O: {4 K2 T
*/6 @& h3 }# g8 U; u/ T6 Q
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {% n. c" H' D( q& X" h X# @0 h
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
8 L: a) x7 |) { E$ l) g5 u* R
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); $ n8 j/ n$ x" {1 ` e/ _
bp = (BP) si.readObject(); 1 o5 i) k1 J4 W$ }; F) `0 R
si.close();
Q7 R6 L. Q& [
}
/ H9 w6 r) T8 }4 Q
7 V" x) y0 h( `
/**
% ]2 |! F! ]9 O( ~& ]
* 将目前的神经网络储存在指定文件
( n/ ]& E; d& g- h
* @param file/ M+ o" l) i8 s' M$ a# B
* @throws IOException( Q% h! J6 s4 q' i: u
*/
7 T$ V( F( ?7 q" N/ N) p' L* E' [
public static void save(File file) throws IOException {# S% f; d" d& P1 Z P
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);6 s g' ]% y" {. ]( D
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
* c0 ^9 o9 u6 P) {
so.writeObject(bp);4 C! F5 k4 U) f: E2 {, a
so.close();
7 H+ Z8 R9 b/ h# }8 G
}9 U- g$ R- ~" z0 r- z* Q( Z
: O. o% T( p: q* `: H$ m
/**
( T7 D n$ d: \/ @: p; w$ ]) v
* 训练BP神经网络
4 _" x# t* f) @/ n! I' v3 L5 W$ R
* @param trainData
7 p* L& q* {: P5 E/ d
* @param target' u& `, {& d1 D% V
*/! E2 U2 u1 e0 @3 G0 _% O3 i
public static void train(double[] trainData, double[] target) {9 }' A8 ~" l" i5 G" z
bp.train(trainData, target);
, |# f% x8 [$ x$ B0 g3 Z
}/ Y7 c' f8 n* T0 Z
5 L9 X( B( |7 X) U y2 {* Z" ?
/**1 m8 Y i6 ?1 m
* 要求bp神经网络返回预测值0 U$ H# M% W& J+ M0 \$ h" }
* @param inData
( h$ i* ]! x7 a0 V
* @return( s4 W1 @/ r1 A- _
*/! H: ~% x$ \) s! @& x
public static double[] test(double[] inData) { T1 p. `1 W2 M B" B
return bp.test(inData);. v. u$ J7 a+ G l
}
z3 }! Q9 n, J9 S, O4 H
}

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