数学建模社区-数学中国

标题: 大家，各位高手，帮帮一起讨论下我的BP神经网络C语言程序吧，急急急 [打印本页]
作者: Nevermore.    时间: 2014-7-30 15:36
标题: 大家，各位高手，帮帮一起讨论下我的BP神经网络C语言程序吧，急急急

& o: P% R4 n' ]#include<stdio.h>7 E/ x6 H( a( K; }3 p  C: Y
#include<stdlib.h>; g9 E# ]- }' q( D
#include<math.h>: _# s0 y) P1 ~; v1 r
#include<malloc.h>
. W' V. V7 w9 `. `2 }2 K7 c  J0 E8 u! U' ]9 y
#define TRUE         1* _( X) G. K, s& E5 a9 Z5 o
#define FALSE        0
6 q1 A7 O; p0 I$ n- f" d5 c, }2 }: ?
$ d0 _+ z- y" A! W#define NUM_LAYERS   3" {7 e$ A3 r2 B5 T
#define NUM          124        //训练实例个数
9 w9 \; Q1 l5 h6 I9 \#define N            5         //输入层单元数) n8 N) u8 v  H: ?8 v# i
#define M            1         //输出层单元数3 r1 d, e0 |7 V: F3 l/ }% ]8 B( c
+ P9 p# ?& O. }( c
int Units[NUM_LAYERS] = {N,7,M};   //每层单元数/ G! X, N) q3 E5 e9 V# B
        FILE *fp,*fb;$ X6 Y9 }$ V% Y  K) ]$ R& D

9 M5 k; `8 h5 Q; g1 {typedef struct                //训练实例
) K5 _1 g# \6 M! V) V{$ K8 [' ^0 u' s- W8 S' o7 [0 T
        float x[N];) G0 V$ }; q# `. ?
        float y[M];
! }6 l% P7 d  c$ W: y0 X}TRAIN;. q# a4 [& c: {9 S( O6 {6 z
' W) `9 l7 L8 A1 c  P
typedef struct                //网络层结构
( r+ Q; Y8 a; e2 J# r% B4 A{  @: T6 ^. B' K6 S& I6 D
        int Units;               //该层中单元的个数
2 ^1 g3 w( o; y* q8 @        float *Output;           //第 i 个单元的输出" I# ~6 X: |1 }  Z
        float *Error ;            //第 i 个单元的校正误差- U0 O8 i+ U0 {
        float **Weight;          //第 i 个单元的连接权值
( @7 v3 m; v% b}LAYER;
5 m6 F6 {7 z2 m8 T# y; H( g$ |6 K, ]) S  Q1 j! v0 A' I
typedef struct                        //网络% I5 |& I8 a% f# ]
{2 X; B! f& B! U1 G
        LAYER **Layer;                     //隐层定义
& M" X3 o/ U: z1 l        LAYER *Inputlayer;                 //输入层
  z( B$ _+ C$ \0 ~4 |        LAYER *Outputlayer;                //输出层4 c1 P/ d% x# e. F/ B8 i( i" b
        float Error;                       //允许误差
( ?5 o, h2 F; y. u; i, D% t        float Eta;                         //学习率3 Z* v7 R. Y' n9 k
}NET;
! L4 Y% P$ B2 H" E  d: b# y0 H4 e: L
//初始化伪随机数发生器/ ^- x+ ~% O1 q( ~
void InitializeRandoms()
" k0 U+ ?' J9 I3 T2 V) ^! N{
: f- G% D& _( ]        srand(4711);
6 v  A+ L" N' u0 K( A6 E! }" L        return;- c* T' \: J+ V# I! r! ~  o
}: `2 E# q6 O+ @# ?2 I
3 `6 ~5 z" f/ _. g. ]5 L0 ]3 L  a. V
//产生随机实数并规范化, ~, ?3 ]3 t2 f9 d0 H
float RandomReal()                      //产生(-0.5,0.5)之间的随机数7 i2 ]9 p6 W! I& u6 n2 F
{9 B7 d) s5 |6 k' k
        return (float)(((rand()%200)-100)/200.0);) R. ]/ Y3 |+ q6 ^  ^8 _7 D9 ~
}" a3 K' D. b7 y4 |% r( C6 e' U

) U2 o; Q1 y0 I3 A//初始化训练数据. E, j. F# v. D# d" ?
void InitializeTrainingData(TRAIN *training)
' U% ^. j. W/ }. z4 M& v0 Q{
& B+ M4 \& `, |$ D        int i,j;
% w- e9 z: i; @5 |. A) Q        char filename[20];7 F* a% H* a& M% B* I# U+ C" }
        printf("\n请输入训练实例的数据文件名: \n");. X' F# `1 @* F% C  \
        gets(filename);7 W1 H8 P1 K- H2 m! H) t8 }
        fb = fopen(filename,"r");
2 X: o* f- s& `" b) T        fprintf(fp,"\n\n--Saving initialization training datas ...\n");
' N3 g) F& _) W( O, @7 L        for(i=0;i<NUM;i++)
+ h% s) p# H( x        {3 K: j: B- R6 A( W$ X3 T9 w
                for(j=0;j<N;j++)& \( F5 r; ~2 @; Y
                {5 X2 @& n7 D0 n- o5 q" K
                        fscanf(fb,"%f",&(training+i)->x[j]);5 i& c. _' E5 l. z0 @
                        fprintf(fp,"%10.4f",(training+i)->x[j]);/ k7 P# y- i: _
                }
+ Q( ]5 V* h, v5 \5 \$ v4 U0 k                for(j=0;j<M;j++)1 H- L. d! O7 A, o0 Z
                {  s/ l8 y; q# I# K
                        fscanf(fb,"%f",&(training+i)->y[j]);/ I) V0 p: r0 y# S  W6 D
                        fprintf(fp,"%10.4f",(training+i)->y[j]);
+ D, [& K: Z2 Z. a                }: ~( ?. x" `$ u- p* Y
                fprintf(fp,"\n");
! ]! M2 z+ B- N        }
3 R( l, E! a( ^$ `9 n2 W0 b' h        fclose(fb);
! s7 c! A: I7 ?2 Y+ G" P3 S3 ?5 X        return;
$ W, r2 P3 n5 p3 m: F+ `8 L}
% y0 O6 s0 V( k+ P0 D
6 e4 n! S( D2 F, T; I  M+ n3 F//应用程序初始化* X9 H4 y8 _# l/ v8 J
void InitializeApplication(NET *Net), C0 X4 }, l& @/ L. C1 \
{
1 }0 G6 c7 d$ x: Z6 F/ V  O        Net->Eta = (float)0.3;
8 i- M8 L3 W2 y        Net->Error = (float)0.0001;
! _% H% k# g4 c; y3 I# H5 g        fp = fopen("BPResultData.txt","w+");" B) y0 T  M# V" A) H( f. j
        return;6 B8 x/ T3 {; X, ?* A/ ]
}
& Q" Y. f2 a" E5 K9 H& P$ j1 t% Q: Y  b/ V- W
//应用程序关闭时终止打开的文件) t% E: W8 w. n4 U0 R. R. A
void FinalizeApplication(NET *Net)' B  E1 I- X# e! C
{; f" N2 B6 l0 B) m  w) m. k* k
        fclose(fp);
$ T1 Y: u/ t# Q7 g        return;8 C7 k' V; ^9 n" N
}$ a" Z  o2 o' C

) V# x9 s+ B! a' y//分配内存,建立网络
' ?  s& B1 F2 d) U/ S, q# zvoid GenerateNetwork(NET *Net)5 T2 m! [6 n( T0 ]0 B) w" |( O
{- u* Q" ]: Q. T3 ^  E5 m8 b
        int l,i;
# U) _7 O# O* {0 E& w+ {( K        Net->Layer = (LAYER **)calloc(NUM_LAYERS,sizeof(LAYER *));
5 \9 [, P% e' j/ Z        for(l=0;l<NUM_LAYERS;l++)3 z5 h3 {& s. R- `
        {1 L1 U7 e, G/ z6 p: Q! i  H+ t
                Net->Layer[l] = (LAYER *)malloc(sizeof(LAYER));$ i, Q- U  Y3 L, V, B7 C+ n, ?
                Net->Layer[l]->Units      = Units[l];
" ?. S2 [) X# c5 E0 u9 c                Net->Layer[l]->Output     = (float *) calloc(Units[l]+1,sizeof(float));+ P5 D+ l, n! N. ^: H
                Net->Layer[l]->Error      = (float *) calloc(Units[l]+1,sizeof(float));
( t! k7 }# r% ^                Net->Layer[l]->Weight     = (float **)calloc(Units[l]+1,sizeof(float *));
3 n1 b. N( `2 U0 b                Net->Layer[l]->Output[0]  = 1;
/ J" K6 }1 \* c! L8 Q                if(l != 0)
! v$ Y3 N% N, F) J; ]' [- b                        for(i=1;i <= Units[l];i++)                          //下标从"1"开始
) r( m3 v( Z3 J2 \8 F                                Net->Layer[l]->Weight[i] = (float *)calloc(Units[l-1]+1,sizeof(float));* d6 u0 e: d' c) H
        }% t! ]* @* b9 x$ q" X$ R
        Net->Inputlayer  = Net->Layer[0];
( n, O# y/ p: ^" A        Net->Outputlayer = Net->Layer[NUM_LAYERS - 1];- q& _3 T6 ]8 q9 C# b$ A
        return;# v% R, l: ^6 u5 {
}
9 T$ J4 J: M  y% L+ o5 v& w) Y$ f7 e) l: R- K
//产生随机实数作为初始连接权值
2 ]% O6 w8 n/ {: Dvoid RandomWeights(NET *Net)
. {: _! q' C- P1 p/ p* a) I6 O{
; H) y( r+ {- F& \        int l,i,j;
2 D' `, f6 X4 A! [/ q& K        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
6 H( `' u9 U/ e4 V6 V' m                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
# s" R5 M( u% I' I& u7 Y2 h                        for(j=0;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)
/ E' X3 H4 B, S                                Net->Layer[l]->Weight[i][j] = RandomReal();
) |- X8 k4 |9 G' D* n3 d        return;8 k" }( Z. g" b: u
}
/ X' F' h; _: O: ~: O+ j3 f) h
//设置输入层的输出值- o4 W9 Y; L% Q+ n: g# m5 V
void SetInput(NET *Net,float *Input)) W! v' w) a9 [* }4 f) D' y
{3 _! d8 X+ ^/ A% [+ j! n  ~' G
        int i;
3 h7 d0 t( t0 I8 |        for(i=1;i <= Net->Inputlayer->Units;i++)
2 j7 s: o; ^2 O: S6 B                Net->Inputlayer->Output[i] = Input[i-1];                          //输入层采用 u(x) = x9 _, o# M( f( B  N8 u" W
        return;
% v8 X+ g6 d8 x: W7 C}
% \$ T/ {2 T% o# H+ }2 q' T6 r7 Z, F) V7 n" N8 O& ?
//设置输出层的输出值- P8 r) ^0 s3 P2 D) L( [8 g
void GetOutput(NET *Net,float *Output)
/ z$ S: a2 t7 Z{
0 y- W. Z1 V% H) n; [        int i;% M1 f2 N1 f" p
        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)" `+ e  {/ q. H
                Output[i-1] = (float)(1/(1 + exp(-Net->Outputlayer->Output[i])));         //输出层采用 f(x)=1/(1+e^(-x))
+ a) E0 l/ d% K' ?1 `! c1 a. f; g        return;
1 Q8 Q6 ^5 q) |9 w' u7 z; Y0 @: w}8 n( j  Y3 z( t! j3 \1 B

  M  @. m* z- c% R6 c7 A//层间顺传播9 a* o( E2 q$ Z6 ]6 H
void PropagateLayer(NET *Net,LAYER *Lower,LAYER *Upper)) z( U3 m# H* ]$ q% L5 o) _* k& @
{
1 w3 {  t$ Q% ~5 j7 c# L3 S- ?6 _        int i,j;
2 v( A. y/ ?0 B  ]        float sum;
$ W5 d9 o2 _3 l( Z* W6 U# f' G        for(i=1;i <= Upper->Units;i++)4 W( X4 P9 [+ ?% R
        {: @; b' ^. F; t8 t% r( ^
                sum = 0;
1 w7 d1 b" n& L6 T                for(j=1;j <= Lower->Units;j++)  {- H+ _# T* f, T  Z$ O. C  K
                        sum += (Upper->Weight[i][j] * Lower->Output[j]);
: e8 i) U+ l5 [' i                Upper->Output[i] = (float)(1/(1 + exp(-sum)));
7 w  c" ~2 W7 |        }7 N9 w* R7 y$ R7 U8 ?" N* u
        return;3 f( W, P4 v. q* d3 ?4 {2 N' Z
}: L- v* R! z4 o. [, B

) N( L) a8 A  V3 f9 V/ }//整个网络所有层间的顺传播# C  ~4 p1 Z2 v7 [7 j7 R
void PropagateNet(NET *Net)
- U+ K& r- x2 G, v6 s* t1 [3 w: G, m{
5 L* J8 p3 W; [# Y- K        int l;
/ S( m' O  l/ o& \+ @+ P% l        for(l=0;l < NUM_LAYERS-1;l++)- e( n) X) f5 g
                PropagateLayer(Net,Net->Layer[l],Net->Layer[l+1]);. p+ I: {) \3 j( p$ y& C& N$ l
        return;
- v3 k) Q. h$ p; t$ ^1 j. R}
) K+ o/ `; [5 A4 O4 I$ y1 I
6 p/ O3 c( @3 o% M  B* m6 M7 g  |. h//计算输出层误差
' Q2 N" V) R2 rvoid ComputeOutputError(NET *Net,float *target)
! J. i0 o+ T. R; A{
! t5 Q3 w4 Y* @5 h/ D# ~        int i;+ J0 v$ q  t* W- V7 R
        float Out,Err;# B0 N9 P3 W0 n
        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
9 S+ p5 L. e& D5 K, J! n2 R        {
( A1 B* H6 k- a4 e0 T                Out = Net->Outputlayer->Output[i];3 f  b& @& ?) d
                Err = target[i-1] - Out;
  s# d, ]% E( v4 H                Net->Outputlayer->Error[i] = Out*(1-Out)*Err;* \/ A% z1 ^! X- B+ R6 L8 T
        }- r  n8 C# j5 r
        return;' Z3 d& ]& b) A/ N& x4 w1 C
}% o2 `% V  \. `. X

1 q# _% o9 K3 ~( Z//层间逆传播- B  ~$ J4 q0 H0 }2 k4 ~8 S
void BackpropagateLayer(NET *Net,LAYER *Upper,LAYER *Lower)& D9 d6 e: N$ \9 w
{
" q! O% f9 Q/ k, I2 ^! C& U! w        int i,j;- ]" n1 M" E: ~
        float Out,Err;" @8 }4 f. a% @, ]0 r, M- H
        for(i=1;i <= Lower->Units;i++), G. p7 [. j  h
        {" L7 ?' [, w+ c$ M
                Out = Lower->Output[i];( k) e0 _" r$ t9 J4 b! o& V
                Err = 0;
$ a2 d  I& y7 v1 @2 \% V; F                for(j=1;j <= Upper->Units;j++)
2 Z' T0 p5 k9 X, g2 G% R3 i7 @                        Err += (Upper->Weight[j][i] * Upper->Error[j]);
$ a+ E. e2 j3 `/ ]% \  o5 Y' [                Lower->Error[i] = Out*(1-Out)*Err;
% d& D7 `- U* z# m7 x3 p        }
( {! l4 E; E7 p1 g# c        return;! t% q. h! A( R0 m/ E+ L/ l) e
}2 r; v+ @8 d* k7 u& ^( K; f, ~

) b+ @6 q1 t0 p' W+ g//整个网络所有层间的逆传播6 u+ \9 e& l  d$ j, C2 v
void BackpropagateNet(NET *Net)" T2 C  A" k4 }9 U
{" p: i& {8 z8 l3 n
        int l;
! t0 Y1 V& H# f! E8 U5 M        for(l=NUM_LAYERS-1;l>1;l--)4 f, d% x  Q; }( ]0 u
                BackpropagateLayer(Net,Net->Layer[l],Net->Layer[l-1]);
" w% F" d: g) e$ {# n9 l% m        return;1 G9 s6 s9 c* X3 x$ i6 l  s+ Y
}7 T+ b# u3 c" G
8 n! @* A! D, i
//权值调整8 _9 @2 d6 L! }" z2 W  W% _/ v
void AdjustWeights(NET *Net)( I- E# z; b) L: o+ W" j- b( D9 y" O
{  _/ i9 F$ U8 [
        int l,i,j;$ x7 s) x; G* W
        float Out,Err;) q5 A+ v5 J! Q1 G0 R( K
        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)' J/ k, ^: q9 r) }# u
                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)+ `' J& Y! C* @) S( U) P- X
                        for(j=0;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)' }% q# x3 B+ V0 i: u$ T8 D+ g8 d
                        {; W4 O5 h* _0 x, M% @
                                Out = Net->Layer[l-1]->Output[j];
  j0 A9 B4 Y- `  L3 s9 t- u8 \% [4 c                                Err = Net->Layer[l]->Error[i];
+ Y( p; a9 [# }                                Net->Layer[l]->Weight[i][j] += (Net->Eta*Err*Out);
# b  e) l$ M0 t% k/ m7 i$ B  V! c                        }
4 r" X8 ?8 L5 C1 h" U        return;
8 R) L6 A, o% E5 J5 h, j' v: ]}
+ F: j! q; X& h0 j+ W  r  r
3 e4 b" H! [" ]# U4 I- f( D//网络处理过程! q# y0 [$ k8 S( K, i) M
void SimulateNet(NET *Net,float *Input,float *Output,float *target,int TrainOrNot)" P0 o2 ~/ x. {1 Q; ~
{2 g& o+ [. j, c) b, T$ l9 l" ]8 |
        SetInput(Net,Input);                             //输入数据, V- N$ R" J# O+ m4 E
        PropagateNet(Net);                               //模式顺传播
3 t4 ]+ |! h7 ]8 U: i        GetOutput(Net,Output);                           //形成输出
7 L* Z5 J* `* ^1 H        ComputeOutputError(Net,target);                  //计算输出误差' u2 q$ Z& W$ }7 W: B) f0 _. W
        if(TrainOrNot)
' U  R% z- o5 E2 K, z& N: o        {
6 h2 \2 `' G8 `! m! J( A                BackpropagateNet(Net);                       //误差逆传播) Q7 E! j4 V7 I% C6 {  i; _
                AdjustWeights(Net);                          //调整权值
& w) z7 |* C2 N% q        }
7 Y/ E6 x* _0 _& Z  k" L: `. ~' i        return;
  R! s: X) k- F( h; s7 r: m}
2 K+ j" p# H9 w7 A( t' X% D% a4 G4 b) }; i3 v1 i, o+ j
//训练过程9 i( B9 ]" s! y- a
void TrainNet(NET *Net,TRAIN *training)
9 R( A$ W7 ?; H+ z* z7 y{) z% r+ J5 B; m6 E* E9 l
        int l,i,j,k;! f+ C/ V2 f1 a+ P' P# {
        int count=0,flag=0;' i" ~+ ^- \; B; Z& S
        float Output[M],outputfront[M],ERR,err,sum;. n5 c7 s* n0 k& e0 {
        do9 w- s9 p% m+ u" o9 a0 a0 J
        {9 E8 Z8 `" v  Z4 D
                flag = 0;
6 U% f+ g. d1 u8 A3 @3 i                sum = 0;
: u  A% i2 M( W  V' G% f8 N                ERR = 0;/ J% [8 u3 N1 q: c
                if(count >= 1)
; P" S7 x5 I6 s1 g0 A6 j2 R* y                        for(j=0;j<M;j++)
" M7 k4 B* S6 J5 P                                outputfront[j]=Output[j];- S9 ]( K- h9 X% S/ @9 R. A1 c0 j
                SimulateNet(Net,(training+(count%NUM))->x,Output,(training+(count%NUM))->y,TRUE);
; V8 ?( h" |8 W2 T4 j8 l                if(count >= 1)
# R0 {8 M. C/ u: p7 f$ j- V" C) D                {
- Z- L; I: a2 d6 @; C& b                        k = count%NUM;
/ ?1 k8 `  J8 _                        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
& z! L6 q' W) _* E- a                        {
& y! A* [% a& i) L                                sum += Net->Outputlayer->Error[i];
0 x. i9 _  B8 P2 b5 j  Y                                err = (training+k-1)->y[i-1] - outputfront[i-1];" ?; r, d1 k& N1 ^5 e
                                ERR += (outputfront[i-1] * (1 - outputfront[i-1]) * err);1 [1 n0 x* k! ]% Q& ]7 r
                        }# P4 ?  {# {/ d+ s9 n+ u- x
                        if(sum <= ERR)
; f, Q0 [( Z3 p' q, o, O                                Net->Eta = (float)(0.9999 * Net->Eta);
: W7 P0 t2 U4 r1 d. y- Q3 F                        else1 g- K$ }1 L) W% q8 r
                                Net->Eta = (float)(1.0015 * Net->Eta);4 ~3 ^; L; P! Q" Z  I$ M5 A
( g. s/ ~9 j7 f3 x$ c5 I
                }1 e8 b% H8 G4 x* e+ ?% }  {- c6 G
                if(count >= NUM)
$ }$ x# }6 R* I( ^" U                {
' ]3 G) I* t" C; p* ]# v. v* T                        for(k=1;k <= M;k++)
/ j; t4 b4 E4 x$ z9 }+ t                                if(Net->Outputlayer->Error[k] > Net->Error)
; P8 r* h1 a2 |. S, D0 g                                {   flag=1;     break;   }/ J# ~" K0 t  z2 H1 t( ]  s
                        if(k>M)
: a+ z, I1 |" A" @- A+ J% ^5 ~% b  O6 S                                flag=0;
5 F, J2 f( i* W( {                }
( H0 ?: x4 T% @# X                count++;
8 l+ O3 i# D+ t9 x        }while(flag || count <= NUM);2 {( X0 m+ H8 L1 g
        fprintf(fp,"\n\n\n");# b: h9 [6 I. ?# Y
        fprintf(fp,"--training results ... \n");: D3 k) X; K* E: ^! h
        fprintf(fp,"training times:   %d\n",count);0 e$ s7 j* ?) `, j
        fprintf(fp,"\n*****the final weights*****\n");
2 E; F( O" t+ e0 g3 ~0 ]8 S        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
- v2 F  d+ L6 P        {0 s* Y$ I; G- \, V; |: b
                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
3 @/ Z4 W4 H( z4 b: X3 g                {3 Y7 S& M3 k* P* g# b4 J3 ]- O
                        for(j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++); X+ c6 w0 @/ n/ }; X$ n; o8 I0 P
                                fprintf(fp,"%15.6f",Net->Layer[l]->Weight[i][j]);
+ N$ j; Q3 k9 z                        fprintf(fp,"\n");! Z5 l, H$ N: a- e. |8 Y7 Q! j# i
                }
  ~, o8 ]* I/ y/ t! }                fprintf(fp,"\n\n");8 h7 _3 N( w; H! r
        }0 R7 _0 c' G. b" x0 Z% K% z2 t
}  ^2 o' D9 P2 y! L  @9 X! A
* o9 y- v8 G9 c* I+ E. }% [
//评估过程5 I& n0 l/ Z7 t( D/ g/ w  p
void EvaluateNet(NET *Net)
5 h: n9 O+ j8 W{
; \' z' c$ G/ f8 K% f        int i;& s2 E/ j/ p4 t$ G
        printf("\n\n(");
4 g/ v" y7 U( V( o1 b9 l& x, U6 h        fprintf(fp,"\n\n(");
) h7 H2 U) f0 M# z( K        for(i=1;i <= Net->Inputlayer->Units;i++)
9 m( J' B8 }6 H# o1 T0 a        {
4 g1 N2 k. l+ `: ]1 `; N                printf(" %.4f",Net->Inputlayer->Output[i]);/ m6 y6 M. Y* ?# \1 ~9 q  E4 J! x2 r' ]
                fprintf(fp,"%10.4f",Net->Inputlayer->Output[i]);
5 |* |4 \9 t/ [; C        }- p6 ^1 u5 N& W* ?6 G. f
        printf(")\t");
# ~" a. b7 g# e' z7 c        fprintf(fp,")\t");
& x+ I4 z3 ]* _" K; p( T        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
& S) ]$ O( T9 p        {2 e- r2 `/ a* b5 V. J7 n
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 1.0) <= 0.0499)$ N8 |& E1 I- c
                {
) ^3 Y1 {7 k. B6 ~                        printf("肯定是第 %d 类, ",i);
) ]1 J- B, j) \3 K1 o; S9 h4 G                        fprintf(fp,"肯定是第 %d 类, ",i);( f3 M* @+ C1 j/ \. y! z2 b  |
                }5 X' c  P/ f1 ~" \1 o
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.9) <= 0.0499)
- `: @; V. a7 N6 R4 t                {
+ I9 W8 D( Z: ]1 t/ w/ I                        printf("几乎是第 %d 类,  ",i);7 f; {/ k  T+ @; e
                        fprintf(fp,"几乎是第 %d 类, ",i);
" G* v- i8 H- b3 f! {. I                }: j! {& p- i! ]" J3 L0 Z
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.8) <= 0.0499)) V+ W$ T% |/ Y! H/ r4 R
                {7 e% v' U8 j! [) M9 l% H
                        printf("极是第 %d 类, ",i);3 r- j! |3 y9 c6 O/ J) n$ p$ t* h$ H
                        fprintf(fp,"极是第 %d 类, ",i);; d2 J/ h2 ?' I: G
                }# }* j! q$ w# f/ o' l
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.7) <= 0.0499)
6 Q& D7 K2 w3 n+ f                {
7 \6 t& S, K( Q0 u9 ]                        printf("很是第 %d 类, ",i);
* i7 ^: K9 q5 D+ e3 L* x                        fprintf(fp,"很是第 %d 类, ",i);2 M7 r1 S6 L+ c  Y( n8 p
                }
5 ~( i8 b# l( Y                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.6) <= 0.0499)! r. C! j. h$ u2 D/ _
                {5 c5 F  O8 d) z7 C" p- Q
                        printf("相当是第 %d 类,  ",i);
* l* k2 [* n7 f9 H. X                        fprintf(fp,"相当是第 %d 类,  ",i);
; b3 t1 ?- N. ~1 I6 W                }% m& Y% b' D( [6 H
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.5) <= 0.0499)0 S: A. m& N! e
                {7 z, K! Q" w; h, ]) q
                        printf("差不多是第 %d 类, ",i);
+ a& O6 |7 P3 g0 {& z6 G* L                        fprintf(fp,"差不多是第 %d 类, ",i);" y( b; e: V5 p* S9 Y7 W2 p; n" w
                }
$ J% N# s7 d; \" N& f& j) s                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.4) <= 0.0499)8 w, a& A. P  q! x5 g  K2 A
                {
  K' G3 _& m. U- z! a                        printf("比较像是第 %d 类, ",i);9 d; P2 s6 O. `& K  U1 b7 ], g
                        fprintf(fp,"比较像是第 %d 类, ",i);
* x  m& h+ ]: T6 ?5 l                }
! w, [3 B8 |2 \4 \# c                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.3) <= 0.0499)
! A7 L/ a6 \: k" t$ d  M                {# g, @: ~* O* z5 A4 ?. K4 A
                        printf("有些像是第 %d 类, ",i);
  C! N: B5 Y, [                        fprintf(fp,"有些像是第 %d 类, ",i);
6 k1 p9 N: `5 r0 }( j                }) \+ n, k! g. H2 _2 X+ {! }4 S. U
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.2) <= 0.0499)
" B7 f, ~2 S2 f0 j8 H, l. m, f                {
) N9 e! w9 j" [# @& a8 B                        printf("有点像是第 %d 类, ",i);5 w3 z. @0 j2 ^# l
                        fprintf(fp,"有点像是第 %d 类, ",i);
3 d- t( g. v1 {2 R6 ]) _3 |                }
* c* {' e1 G& e) \$ D                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.1) <= 0.0499); S, d% @  U- }& S# v6 @% _$ Y" p2 Q% t
                {; }  m5 U& j& w+ i  [! `2 t( a
                        printf("稍稍像是第 %d 类, ",i);
' i% O/ X: ^3 H& g                        fprintf(fp,"稍稍像是第 %d 类, ",i);
* x/ {% M3 T/ O: r                }
4 ^5 Y: z5 W8 x0 b3 t# i                if(Net->Outputlayer->Output[i] <= 0.0499)
5 {5 {) E. Q; r$ f2 ?                {
* ~. K1 [2 c8 {. T4 A5 R                        printf("肯定不是第 %d 类, ",i);
" c; G9 {/ Y2 Z- |5 e' p- B                        fprintf(fp,"肯定不是第 %d 类, ",i);  P$ H1 R0 A# q  z! l: _1 a9 ]
                }% \: x9 Z+ R6 G. Y9 o
        }
' ?- @% _6 c7 J$ a4 |* f6 G" g' u% ^        printf("\n\n");( q7 I& [8 ]% U* _2 F% j
        fprintf(fp,"\n\n\n");, o6 p; L) G. i6 m! \
        return;9 \1 P, Y' b' `- O. c( b  o
}
7 q4 t! ?. b3 A- c  I3 G
" l6 t" {& ^6 E2 M" f( ?1 a//测试过程3 f* `+ H4 N" P" M# d9 ?6 P' ~
void TestNet(NET *Net)
& A( p+ E! P! e7 A- v$ p! J# K2 B{; o6 J; ]8 V  ^( X) E+ `! c- E
        TRAIN Testdata;
' h" r# H* q- w% Z/ q8 p; Y        float Output[M];
' L, t  M5 X6 I        int i,j,flag=0;
2 u, ~6 W" P* t8 q) C8 Q4 {' ]% P        char select;
% o+ p8 w( v6 ^  ?. c# t1 V        fprintf(fp,"\n\n--Saving test datas ...\n");6 {: I9 H; z0 ]! {( y7 `
        do
! A7 [' M1 G# h  }# q% Y7 K* {        {
0 C/ U1 D3 ^, D+ Z+ C0 k6 _                printf("\n请输入测试数据(x1,x2,x3,x4,x5,y): \n");
. f' I% V8 f1 {# y6 r5 g                for(j=0;j<N;j++)
0 R$ U4 R4 u" s                {) V& J; E: M: Q2 S$ N& K
                        scanf("%f",&Testdata.x[j]);  R2 o. J6 [0 D9 ^
                        fprintf(fp,"%10.4f",Testdata.x[j]);
% g: w$ P# N1 P. K- A                }
  z& i6 _) O0 }" Y" i6 a3 p                for(j=0;j<M;j++)- e- L" c: J; V
                {2 v" x1 d  L1 C1 g& w
                        scanf("%f",&Testdata.y[j]);
# _7 k$ U5 Z* y$ q3 \: y                        fprintf(fp,"%10.4f",Testdata.y[j]);, f/ R6 u, h" N& J6 Y; Q7 u2 r
                }8 }+ s1 {6 Q+ t9 U  y1 T+ v
                fprintf(fp,"\n");. F6 Z, G7 u( }! {/ |/ h3 _
                SimulateNet(Net,Testdata.x,Output,Testdata.y,FALSE);
4 h) X4 \/ @! ~+ y; r                fprintf(fp,"\n--NET Output and Error of the Test Data ....\n");
0 w& i$ x# M" O5 Z: [2 V                for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)0 j) W0 E/ J4 F1 Y
                        fprintf(fp,"%10.6f  %10.6f\n",Net->Outputlayer->Output[i],Net->Outputlayer->Error[i]);, T5 p- F& s3 L& D( ?1 g3 B' j" I
                EvaluateNet(Net);* g0 s# h4 Z' k  W/ j% q# `4 W
                printf("\n继续测试?(y/n):\n");- w; m5 S1 Q3 i- Y* K
                getchar();8 R* m4 O( K+ O
                scanf("%c",&select);4 A+ @) E) u7 o$ t7 ~' V/ D
                printf("\n");
2 M( s) }: m7 C+ ^! u+ X                if((select == 'y')||(select == 'Y'))
$ a+ H0 o0 r! n8 [, z  @                        flag = 1;
- I5 {6 P" N  U, f& ^* |+ g6 f                else' V3 K) G4 d$ q9 ^% c, {
                        flag=0;
; `) w+ e* ~! F6 |        }while(flag);2 W/ c& F6 c: d4 g$ e
        return;
- s; B# e" v1 K: Z}; Z% N6 J  G( o& C

* `' A& ~& N9 k8 g0 I. S0 M0 J6 {* \* b8 H
void OUTPUT(NET *Net)
# x, d) \7 _) Q4 N+ n{$ C2 \; [3 B4 s7 U: j4 P8 F
    float  a[NUM_LAYERS][9]={0.0};
: x& Y$ a8 b. @! C1 [; h! t    float  b[NUM_LAYERS][9]={0.0};$ I! }) k% f, \4 F/ G
        float  sum1[NUM_LAYERS][9]={0.0};' ]% v. \0 o: J# N* `/ G+ }, c
        float  sum2[NUM_LAYERS][9]={0.0};;" A( N# }3 L$ C4 W3 y/ ]
        float test[N];, Z0 U7 O3 W! ~1 {% l" `
        //int i,j,k;
* R) h( I$ }9 j" L    fprintf(fp,"\n\n--true input datas ...\n");, L- c- ~3 [  s" k1 E# u
        printf("\n请输入要判别岩性的自然伽马值、密度值、中子值、声波时差值、深电阻率值:\n\n");
- G6 m6 j/ h1 w% d5 g        for(int i=0;i<N;i++)
9 V) L: [& W* ~% z) ]: h                {
$ l+ j" E3 G& g                        scanf("%f",&test[i]);* Y2 P& N1 h7 k  j% g1 S
                        fprintf(fp,"%10.4f",test[i]);
  p% L! Z' Z) I+ [* b        }
1 m5 P9 P/ S' C, S3 u  T* J7 ?. l% J- F5 y/ H# g
% S' V1 Y) J1 u) O* {& q5 u
        for(int l=1;l<NUM_LAYERS;l++). J! t' c* ?  t- L& ~
        {, u6 u, [( R% L% ]. i
                if(l==1)) F- |+ I# \: q1 A' t' q
                {6 s$ L2 ]7 G8 s! Q* S) J7 ?6 T
                        for(int i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
7 e( {* O$ T# X# K. q                        {. m' p2 S4 m& d
                                for(int j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)2 L' L( i8 j: w# c% S2 z3 G1 s
                                                (float)sum1[l][i-1]+=test[j-1]*Net->Layer[l]->Weight[i][j];
; u/ n" S3 |7 H4 Q                                (float)a[l][i-1]=1/(1+exp(-sum1[l][i-1]));& }' y& x$ c( }4 u& W2 q
                        }" E7 U; C( S* _9 I
                        printf("\n");! z: D+ g( {% G, Y% Q4 E, A
                }2 A% W% s4 E1 k  t

+ O8 D, ~7 e$ n! f( P% a4 P4 X, D                if(l==2)9 e8 v6 U; o* j  T& ]5 N0 B- p
                {
+ I9 r4 D% l8 G5 G  g+ l2 A                        for(int i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)* B7 z' ], C( k! G1 K
                        {
) D* s: }/ M$ @                                for(int j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)/ M( I* X& s" ~- g2 P1 D/ n7 V
                                                (float)sum1[l][i-1]+=a[l-1][j-1]*Net->Layer[l]->Weight[i][j];
2 E. N! T: s( g/ Y: k3 @                                (float)a[l][i-1]=1/(1+exp(-sum1[l][i-1]));' x$ G3 t  ^6 G5 J" ^' E
                                printf("%f\t",a[l][i-1]);
  f/ }4 l. N+ `4 Z                        }
8 ~6 J1 Q. N) k" a  e/ D. D% X                }
) B9 e+ t' ^, g0 E0 K6 j        }
: \* b1 e. X! e. _; q}
5 u# X, ^2 H" f% [; s3 v- i
. K# M7 S8 n& R% N) W2 O. I2 c1 Y( Y
//主函数9 i, q4 u! O, f; @) ~. q/ ~; [& O# b
void main()6 `: G7 E0 t' s2 x0 B- `' p
{
5 E, p+ P$ B9 I" o( Z% f6 ~. X        TRAIN TrainingData[NUM];: R6 A+ N9 K2 O( Q5 {2 y: X
        NET Net;
4 y" _9 H( |0 H6 m  L) S- ~/ d$ l        InitializeRandoms();                                  //初始化伪随机数发生器2 R# t( k6 A! B( E! {6 G- E- c/ B
        GenerateNetwork(&Net);                                //建立网络
" n7 [7 V" L) o2 k        RandomWeights(&Net);                                  //形成初始权值
/ Q$ P4 A: f' h  P        InitializeApplication(&Net);                          //应用程序初始化,准备运行' n! c( @# c% Y1 z5 U5 N$ c# M
        InitializeTrainingData(TrainingData);                 //记录训练数据
( b  B& c' e+ l7 i1 m' {$ i- G( P        TrainNet(&Net,TrainingData);                          //开始训练2 i. \; u5 P; }2 X. j- q" E( h: M
        TestNet(&Net);) B: x& o$ M) h8 [' i
        OUTPUT(&Net);
. g, a0 g( P2 X; d5 T: e) D9 n        FinalizeApplication(&Net);                            //程序关闭,完成善后工作
# N9 K3 p$ R3 R9 D) d        return;
! F0 u: D: r4 w' {. N6 e! G}
0 H6 }1 d' M' Q2 t3 y( J3 J
7 b- ?, P" _8 W+ V. u6 z
# L  S: y, U: K5 {



欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5