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

1 E% Y  ~! x! Y1 H: ~1 \#include<stdio.h>
  B" T" W$ x" N. v5 R7 E: [* T  c#include<stdlib.h># j8 Y# \9 E" T% W
#include<math.h>9 w. O3 \# C" O4 G8 G+ M+ k
#include<malloc.h>
, j3 P! B1 N, Q$ }. b7 r. Z  i9 M9 t) P4 G2 n
#define TRUE         15 `- y5 P9 s6 V9 \
#define FALSE        04 x+ ], g$ D7 P3 q/ j

. b) k' I0 [( B% c3 `* l#define NUM_LAYERS   3
& x, l$ I6 D, {% R" N#define NUM          124        //训练实例个数
' z" y6 M: \8 Y0 j$ H#define N            5         //输入层单元数
+ Q0 E" d4 y' z7 f2 Q6 v#define M            1         //输出层单元数
/ T, o) Q5 P2 C7 X# D  k! b* \$ P7 d5 t5 c& F
int Units[NUM_LAYERS] = {N,7,M};   //每层单元数; [( @# K8 }4 H1 C: ]
        FILE *fp,*fb;* |! |2 H/ i* d; u, t$ W
8 f" }4 [' [3 r: h0 L
typedef struct                //训练实例+ A8 X: B4 u/ f2 d5 _1 ?
{
# R% n$ _6 J$ v1 c+ t$ h* j5 h        float x[N];0 S/ O& F2 x9 X6 v' y
        float y[M];
: D/ J, T* Q: y% }5 P! x3 {, }5 M}TRAIN;
* u2 A  f) k8 p8 U; V1 K1 L) \5 B
9 A5 U) x  a. @& Gtypedef struct                //网络层结构
* k3 O. ~# M% O$ \{# E& U' z4 C" {
        int Units;               //该层中单元的个数
+ _' D+ U7 x' D/ p, F        float *Output;           //第 i 个单元的输出* p! @  c4 {) ?/ K0 n
        float *Error ;            //第 i 个单元的校正误差
  g' W& @2 `6 R        float **Weight;          //第 i 个单元的连接权值
1 C7 e0 O- v7 o) |* M}LAYER;* c7 h% j/ |" e7 a* e7 d
; r! L% R6 `0 P8 }
typedef struct                        //网络; c+ a1 N$ x- _3 b$ d' C  _* h9 p& p3 J
{+ t0 [5 }# h+ ~* `
        LAYER **Layer;                     //隐层定义" z$ N7 |6 p$ ~/ g  h6 b/ F1 q
        LAYER *Inputlayer;                 //输入层) \8 s: P9 W/ e/ ^4 m! O- V- B
        LAYER *Outputlayer;                //输出层% X6 F- C5 l. V8 |* U+ t
        float Error;                       //允许误差
/ G0 p4 g, y6 Y  b        float Eta;                         //学习率) E" h) k7 Y# _0 Q! U0 q
}NET;
* _6 J9 c9 Q. V* @0 V# |4 O" M2 V5 Z" R4 s: C4 J
//初始化伪随机数发生器
! K" k% E2 O6 Y) T" ]  c; z- svoid InitializeRandoms()
% q! W6 T3 ~' m# |{; O5 t8 q" y5 f
        srand(4711);8 a: c, D8 M! J4 i) D1 W5 q
        return;
" k2 h& ^0 S0 s9 F% X: j, d$ @& g}
( `& d9 {4 U6 o/ t% o# }( c0 D
' T* p8 D3 J# ^7 r9 n//产生随机实数并规范化
. |' l. u5 K& Z& E. x9 `( sfloat RandomReal()                      //产生(-0.5,0.5)之间的随机数+ M( n6 y  H9 Q: c
{
5 P1 K3 }% U& g        return (float)(((rand()%200)-100)/200.0);
7 E+ t6 Z1 w4 u: b% V* u% o- s}
; n" R0 M2 h$ ?+ K# ]" A
8 M! l- e1 a2 C9 F- n; m//初始化训练数据
. E' u0 b/ l, b. J  A2 Uvoid InitializeTrainingData(TRAIN *training)
' k" \# a: \8 [$ V* w# O3 Z{) r. F! h3 ^' x, ?( s
        int i,j;: e- [, u+ d5 ?, y$ t5 L
        char filename[20];
9 [5 O' x5 r/ b/ C' C        printf("\n请输入训练实例的数据文件名: \n");) i2 B+ U$ _9 |1 [8 C
        gets(filename);- \3 B9 S! c. O0 L
        fb = fopen(filename,"r");
& q- a: z" \- U: \( q* q        fprintf(fp,"\n\n--Saving initialization training datas ...\n");
: c% F$ g' J, k* Y  [        for(i=0;i<NUM;i++)- H( S7 Y% b  K. n7 a7 S
        {
. c/ I4 k4 H( Q; \                for(j=0;j<N;j++)
& n+ m4 q9 ~  l                {
1 g1 M4 ~3 a" n4 E! ^1 @6 w                        fscanf(fb,"%f",&(training+i)->x[j]);
4 T( p$ f2 h- q, B/ D3 [4 U                        fprintf(fp,"%10.4f",(training+i)->x[j]);
2 f0 U1 n' l8 M9 I                }8 y" e1 \6 O" u+ W: z
                for(j=0;j<M;j++)0 B3 ?: A3 D2 g
                {
' {+ d5 l9 G6 ~! W* N: p$ p6 @                        fscanf(fb,"%f",&(training+i)->y[j]);' v9 R  b4 C: z, z$ \
                        fprintf(fp,"%10.4f",(training+i)->y[j]);9 Y! ]( V8 l- E: h
                }* v: a: H( m. q" p5 c
                fprintf(fp,"\n");
* D/ ~% ]4 K" u8 \3 _6 u1 g. j        }0 f- ~; o8 D. U$ H
        fclose(fb);" t  o- \& N8 u+ l3 w/ H) G
        return;
% g- r$ U8 _% Y& Y. D}$ b( G8 e$ h8 w
1 a4 I, [. X# |$ R
//应用程序初始化5 a) t+ n0 B) ^
void InitializeApplication(NET *Net)
* |3 \6 D& `) i8 K  H/ t{
0 a/ a+ \+ K6 ~0 W- q/ c, p        Net->Eta = (float)0.3;3 _2 y5 K" Q; V- e- Q( J7 k0 U6 h
        Net->Error = (float)0.0001;
9 k# f0 h& E# r  |        fp = fopen("BPResultData.txt","w+");* ~( l0 r. d' e
        return;
, X! f# g& x; u4 d; m}
7 W6 V) s' J. O: x! i, _3 |/ v. |. W4 e
//应用程序关闭时终止打开的文件
2 i0 D8 `7 h2 w( m8 l6 bvoid FinalizeApplication(NET *Net)$ Q+ A# [2 Z) P" ?9 X
{
$ \* ]$ p0 M' d9 L" `* i        fclose(fp);8 z6 _0 t9 a# C4 G! ^
        return;) e& |: a: S5 w4 |2 o+ }# W) S
}0 A: B+ N& {9 s) L9 s9 J4 }8 m

4 D" r, b( N, ?5 B& a//分配内存,建立网络
' w! s/ x8 S7 }8 V( Z4 H! vvoid GenerateNetwork(NET *Net)
* Z" h; V6 E1 x; m{; g) h; _1 ~* U2 A1 ]& `& [
        int l,i;5 X: f% S1 N: x. |1 t5 x
        Net->Layer = (LAYER **)calloc(NUM_LAYERS,sizeof(LAYER *));. g8 U' {/ F7 R* U2 q8 S
        for(l=0;l<NUM_LAYERS;l++)
1 i, f, s& P/ k/ @8 L4 t" r        {
4 z" m$ x* u  P8 }                Net->Layer[l] = (LAYER *)malloc(sizeof(LAYER));& Q' }" H. i4 j6 M1 C9 f4 a
                Net->Layer[l]->Units      = Units[l];
/ ~$ }$ g& N+ d4 L/ E2 |- {; V9 C                Net->Layer[l]->Output     = (float *) calloc(Units[l]+1,sizeof(float));$ _& N# J% ?) h( R
                Net->Layer[l]->Error      = (float *) calloc(Units[l]+1,sizeof(float));: p# y7 \0 a4 m* \- g' L
                Net->Layer[l]->Weight     = (float **)calloc(Units[l]+1,sizeof(float *));
: ]  R3 Y& N: ]+ D8 A1 D                Net->Layer[l]->Output[0]  = 1;
8 \8 n/ [/ [" r) R3 u                if(l != 0)
: ]6 c' S! F/ z1 h3 x                        for(i=1;i <= Units[l];i++)                          //下标从"1"开始, s( v3 u0 H2 a" ]7 b% W. [
                                Net->Layer[l]->Weight[i] = (float *)calloc(Units[l-1]+1,sizeof(float));4 \, `) G% N/ }' y, a
        }
. ^; G3 _7 P. T/ m1 G        Net->Inputlayer  = Net->Layer[0];
2 [$ H- ]: k# s4 N. x+ V        Net->Outputlayer = Net->Layer[NUM_LAYERS - 1];
/ J- O/ @% t+ x+ W) e, t) H) W" p        return;
! d( t% |: i, _! _& j/ }. U- q}
' L# l3 A2 W& [
) v# g% V' G" ]- k% c6 U, @//产生随机实数作为初始连接权值
5 z; ?: l  }/ f: `9 A6 [  m- Nvoid RandomWeights(NET *Net)) i1 n/ S7 V3 `9 N# F. U
{
& }7 r; \+ Y* d2 j' F- e        int l,i,j;+ {2 p$ W4 G5 g# X2 J
        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
6 D" W) X0 X& P  b$ f1 I                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)8 o, M  W! [9 h
                        for(j=0;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)# a/ C5 R. X1 P; l, V
                                Net->Layer[l]->Weight[i][j] = RandomReal();
2 g; u" y- @, ~- ?7 f        return;
; X' ?, Z* A9 H0 ?- ^; v$ S}; J; q; w3 _9 V* e
' Z& C0 ?/ @" M) M% z6 C
//设置输入层的输出值2 m7 p7 z7 K9 b3 V
void SetInput(NET *Net,float *Input)- y4 k' D/ G* i( ^4 l
{4 `: ~  s0 d: }4 I
        int i;/ P) Z, C0 T% ?+ W/ K
        for(i=1;i <= Net->Inputlayer->Units;i++)
& m7 j4 }$ ]1 s7 D, r; H; j1 x                Net->Inputlayer->Output[i] = Input[i-1];                          //输入层采用 u(x) = x
, v2 Y% J2 s1 N% f" H" T        return;2 _3 n1 j% ?2 Z* k$ x6 k
}
& h9 H0 O7 Z$ j; A4 f
' n0 b% V  s3 u' [//设置输出层的输出值
: ^1 v$ |1 X! v+ g3 D, z5 M, Bvoid GetOutput(NET *Net,float *Output)5 e2 J4 h- l. o& s3 H
{
, \- ?$ K8 y; ]- G0 M+ t0 V        int i;
, T7 b8 Z( ~) [2 \5 r( [* g+ Y        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)# G# ?# c% r3 M9 S
                Output[i-1] = (float)(1/(1 + exp(-Net->Outputlayer->Output[i])));         //输出层采用 f(x)=1/(1+e^(-x))$ y5 E! `+ _" [
        return;
0 a3 E1 z5 u/ M8 R4 u}, b/ @7 v* ^, }8 A+ b4 z

7 Z) N6 D5 P1 j" f9 k//层间顺传播
  f0 W) ^& S" Qvoid PropagateLayer(NET *Net,LAYER *Lower,LAYER *Upper)! T+ ?0 e4 b% I3 X5 b& T+ p* h
{
$ y+ R' ]+ K; T/ o        int i,j;
6 C, a! N# g3 U& R6 O5 b) \        float sum;7 g1 }6 u+ [. r
        for(i=1;i <= Upper->Units;i++)
( q" _7 J% e- @. n2 y* T. d        {
- L2 q) [* F% p) x                sum = 0;
% u5 E1 l5 i. Y0 N& o+ K                for(j=1;j <= Lower->Units;j++)
  W1 Q2 _* N6 N7 J: u  V7 `( m4 i                        sum += (Upper->Weight[i][j] * Lower->Output[j]);! r$ }+ |0 ~& V! R8 O4 ^
                Upper->Output[i] = (float)(1/(1 + exp(-sum)));  D$ I5 R! ~2 T
        }3 u- A. o* X/ K" c1 M% [+ {
        return;$ `/ d$ u. T" N* Y
}
) K) p  C. X0 Q( [7 v7 G, j+ v' N  l  n; ^2 m0 p( t, D. |" ]+ v
//整个网络所有层间的顺传播# z' b' c* p: P
void PropagateNet(NET *Net)
$ K1 O- A0 y; Z  Y% o{
( B% C  Y: T$ k: x, j3 q        int l;7 W4 x6 f5 ?7 ~/ y! f; ?8 Z" `
        for(l=0;l < NUM_LAYERS-1;l++)8 @2 o2 i- Z( k) X! |. V
                PropagateLayer(Net,Net->Layer[l],Net->Layer[l+1]);, O2 k2 y' h/ d" s/ s9 F7 R
        return;
1 i# @3 V  h  S% U}; {+ A5 v  I# u8 a

+ j/ I6 r) _3 {//计算输出层误差/ Y3 V& u; Z6 N
void ComputeOutputError(NET *Net,float *target)
3 u8 K: t; I0 P6 u3 F{9 g- e* k- [. i, p- h
        int i;' e& ?4 U$ q5 i- ~. P+ A5 f7 I
        float Out,Err;
4 N- [' u) o$ [" u' x0 I6 ?- ]% P' c! J        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)( E* F  ]/ ]% Y9 A  q* J2 F3 b; q
        {4 E' x3 C7 b" D( J
                Out = Net->Outputlayer->Output[i];
! [& B8 a, ]0 O) u! o                Err = target[i-1] - Out;
+ J: _1 T+ N4 M, C                Net->Outputlayer->Error[i] = Out*(1-Out)*Err;; d  w0 }: d' Q# d4 f, ?
        }
6 b( b8 Z7 p; g1 \; R        return;
$ I8 p1 ]' n1 b* S6 L3 a}
2 D2 ~; I6 u' a2 l0 G. q
8 p* y( i7 ~6 y% v0 {8 M9 y/ y//层间逆传播4 y  I- M$ s  e/ \- E) t( a
void BackpropagateLayer(NET *Net,LAYER *Upper,LAYER *Lower)* W  t1 s  }& b7 I$ Y" h
{
# E& {( z( n, B4 r& U        int i,j;) _2 H8 z# C, O& [, q% i( k# M2 C3 T
        float Out,Err;
; {( D0 Y3 {  f2 o5 ^' c% _( F        for(i=1;i <= Lower->Units;i++)
5 X( W1 b& e  n        {
# h3 P' s2 Q' z- O. p, p                Out = Lower->Output[i];
7 d$ L! I. m$ H& }2 {                Err = 0;" v5 V1 _9 z3 {$ ~6 }8 b5 B
                for(j=1;j <= Upper->Units;j++)1 {2 ?- b% G9 |; X' z# |
                        Err += (Upper->Weight[j][i] * Upper->Error[j]);
$ X$ D- ?9 v( _( `3 {  G                Lower->Error[i] = Out*(1-Out)*Err;
8 p) a, K2 o  A5 o8 T, `        }
& \+ x" s5 P2 p4 n        return;5 q* f# k/ [  A4 W
}
" n; [, i! j! s3 l& h# p7 S
) K5 |2 d8 W& h* o: h4 U" n' j9 N4 o% ]//整个网络所有层间的逆传播8 D% W9 A+ k' q6 F1 ^4 y
void BackpropagateNet(NET *Net)
* I! n' l: J' q$ q+ k{
7 I* R; l# B0 z# e# S9 Q        int l;
, I% x' w4 T0 G* m( a        for(l=NUM_LAYERS-1;l>1;l--)
2 K) m$ F% C  Y/ @, k" Z. u  e' N$ o                BackpropagateLayer(Net,Net->Layer[l],Net->Layer[l-1]);
# T) ?% s0 ?( x  V3 j5 F        return;
- d9 v- ^0 `- I' M+ s}% }8 u: |- R) R0 n; z/ L

# Y5 d4 V- ^1 }) d! ]" O% D//权值调整
3 N: k# P. f( q' |* ovoid AdjustWeights(NET *Net)
2 a; y# Q# |. Z* x/ u4 S) l{
+ _7 X$ k, i2 Q8 e9 [        int l,i,j;9 ~# u. g3 b9 T1 S
        float Out,Err;
! m, f' q# O4 I- [6 ?% x& c        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)$ h& c; F; j, x; y
                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
8 B. x6 J4 ?9 l                        for(j=0;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)
3 t7 L8 X+ K& |5 A, e  d                        {
% a( S9 r. J; e; I- v                                Out = Net->Layer[l-1]->Output[j];
1 @0 l' O. T% w                                Err = Net->Layer[l]->Error[i];
" Z, F" T9 N, t; c6 S# }                                Net->Layer[l]->Weight[i][j] += (Net->Eta*Err*Out);/ q& ?; Q; d8 c  I- E+ q& M8 m) W
                        }
- C$ X+ K0 N+ z2 B% N# r! R0 z        return;
9 S" @: a1 ]8 f/ B" Q0 \}
, A( j1 u) r0 L2 I9 ]) N) W# ^. b% O8 T3 {# }
//网络处理过程
; P) l3 u  d, evoid SimulateNet(NET *Net,float *Input,float *Output,float *target,int TrainOrNot)
( h5 J  O, \/ E9 a. S4 Y{
* z/ d2 c5 _- h* b        SetInput(Net,Input);                             //输入数据6 E! j- t  c% y% ~1 ^
        PropagateNet(Net);                               //模式顺传播
1 j6 D3 p# l/ t) c1 P2 p$ h! h        GetOutput(Net,Output);                           //形成输出8 D5 f4 U# k2 s5 }. G9 b, \# B" D
        ComputeOutputError(Net,target);                  //计算输出误差* t0 |1 C: ^5 e4 ^; h9 Y+ L
        if(TrainOrNot)
: G" S& b+ }* y        {
4 n) y/ v% n2 ^2 |8 C7 ^/ X                BackpropagateNet(Net);                       //误差逆传播
' w. N4 s. L! Z& B- @* N! P. H4 ]                AdjustWeights(Net);                          //调整权值; g; f0 r+ t) V, ]6 h; E8 _( ^
        }
. L- I+ R6 c4 D* t5 v- w        return;
! }. f7 h$ x" |8 S7 q$ U' ^}( E, i- L0 F! p: u* G+ I
5 T8 B; [6 ?) c8 n  ]/ r) O
//训练过程
. S* K5 f2 ^& M! d- h2 Uvoid TrainNet(NET *Net,TRAIN *training)! o* r, ~5 A7 Y4 b8 |
{
7 a1 B2 M6 g% u! ?8 I( }        int l,i,j,k;
) b) c0 G9 w6 _, {; C        int count=0,flag=0;. l8 |1 B8 L5 {8 ?6 y+ |" v6 |
        float Output[M],outputfront[M],ERR,err,sum;( f9 s$ W" y3 |0 `$ e
        do4 ]0 H6 z0 c7 u. Q8 j: j
        {
( r# X  ?2 Q, v7 @& D& ]                flag = 0;
1 \' B' L4 P7 S$ K                sum = 0;+ z, S) {0 o' a# O
                ERR = 0;
8 A& W% m  e4 y* u& y6 V) w" \                if(count >= 1)  A, P% L  D; u" i% D
                        for(j=0;j<M;j++)8 ~# G* P' x+ x% Q5 E6 P8 D
                                outputfront[j]=Output[j];9 k2 \1 B% O: r) P
                SimulateNet(Net,(training+(count%NUM))->x,Output,(training+(count%NUM))->y,TRUE);
2 H  t2 |4 p  T0 {4 Z                if(count >= 1); I& J; D2 s* _% J! N$ f8 ^- R
                {4 s) F2 u4 e& r- U# F0 l
                        k = count%NUM;' f( h2 s- a7 P) c4 D9 m
                        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
3 Q. |# j, K8 X& @/ f                        {6 T8 K  \# m# d8 d5 R
                                sum += Net->Outputlayer->Error[i];
: Z! ?; `% f4 h; \3 H1 Y) a7 z                                err = (training+k-1)->y[i-1] - outputfront[i-1];3 L* q5 p' Z* w, r; [4 `; o
                                ERR += (outputfront[i-1] * (1 - outputfront[i-1]) * err);
- A& v0 c2 v1 Y2 `- g                        }
" Q. {, X1 E" k                        if(sum <= ERR)
& l! p$ K3 f8 D: @+ O                                Net->Eta = (float)(0.9999 * Net->Eta);4 I+ a9 [& r4 Z% f; s3 [
                        else
. s* y- T) x, ^5 r& ?0 h                                Net->Eta = (float)(1.0015 * Net->Eta);
) f/ y6 E( p) }3 m% y& z. y
* A7 F/ l8 c, i1 F# z                }! H' R( x3 e/ L1 D2 [/ \
                if(count >= NUM)
/ W" D! v% t# P8 b                {
2 h+ V! j0 J% Q7 c) D% X) m                        for(k=1;k <= M;k++)
) a! Y3 e3 V0 t( ^                                if(Net->Outputlayer->Error[k] > Net->Error)
4 Z1 A9 V' c: t6 }8 Z8 ^* H                                {   flag=1;     break;   }- J0 I9 Z) v: I1 F% m9 j7 X
                        if(k>M)6 o5 N2 _( `3 h$ i5 h1 ~
                                flag=0;. l  W+ I" J" k0 n" a- x
                }. h) w, A" d8 h! w9 I! E& @3 M
                count++;
2 q% I+ i( Y) a" g5 O# E        }while(flag || count <= NUM);! q3 u+ A$ u, o9 ]  ]  r' n" g
        fprintf(fp,"\n\n\n");" N! Z2 `9 m7 Y
        fprintf(fp,"--training results ... \n");9 ]1 P+ @5 c, N) A* `8 `
        fprintf(fp,"training times:   %d\n",count);
& L  k) [! [+ W; K, [- Z6 a        fprintf(fp,"\n*****the final weights*****\n");; R- u. y& R# J. w
        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
6 L- e  v4 g2 N: }3 O! e$ _        {: D* ?9 n) T: N, [" @. e: E
                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)6 o& b) d: V. ?* [
                {
7 c3 b8 y9 L% h1 m* ^: X1 Q                        for(j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)4 P& X* |4 `7 P; U
                                fprintf(fp,"%15.6f",Net->Layer[l]->Weight[i][j]);3 w0 `, p+ z$ c8 l$ }8 U5 Y& m
                        fprintf(fp,"\n");
6 |3 w/ p6 @2 _" C& w9 Q7 e                }
5 s$ |2 L, ~& V, Y3 c) L6 @                fprintf(fp,"\n\n");0 \) [3 v7 u' I$ t
        }6 V- a& F+ X7 Y- s5 m; U8 ^$ \
}
: {( n! D) E" X, N/ C8 b8 _; b, f/ w4 a: t
//评估过程( h6 E$ X0 V6 v+ F, g
void EvaluateNet(NET *Net)
2 x" V5 V' ~1 t7 \/ T{
( j9 q& A0 ~  l, m4 ~. q+ f        int i;* d8 q2 Q$ r" Q) ~; n4 \; G
        printf("\n\n(");2 J9 L& [9 J3 Z
        fprintf(fp,"\n\n(");
3 Y5 G. K$ j! P% k        for(i=1;i <= Net->Inputlayer->Units;i++)! L* |8 j3 ^, U& p. D& P5 r: V9 ?
        {+ j9 ~8 O( Y- ?0 B) j4 n$ J: s
                printf(" %.4f",Net->Inputlayer->Output[i]);
8 W! t$ q8 [1 B' _                fprintf(fp,"%10.4f",Net->Inputlayer->Output[i]);0 N4 {5 I& Q* `  I, a6 J& ?$ s
        }
4 h$ K3 D) D0 q' m$ x, K% }        printf(")\t");5 [, w; a+ H/ Z& g# ]8 C
        fprintf(fp,")\t");4 J& ~& R; y; c# C/ X, W/ ^
        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
+ V8 |. i3 ^" r% J. b        {& T) E8 Q+ |7 S& c' D$ Q% c
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 1.0) <= 0.0499)
  P+ o+ {9 s% h* T: Q3 j( W                {
8 t1 |6 Y9 \4 _                        printf("肯定是第 %d 类, ",i);& c. F3 u3 i( k* @
                        fprintf(fp,"肯定是第 %d 类, ",i);
# d& L7 `; j! P, V                }) F- y1 |6 D- B3 m1 |- [
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.9) <= 0.0499)& P* j2 u7 g  @# G) c. y& T1 z
                {
/ e% N, q3 D. D3 C- y                        printf("几乎是第 %d 类,  ",i);
: S/ P- G( s4 x0 b) T, T% P                        fprintf(fp,"几乎是第 %d 类, ",i);
  u  o. g6 V3 z$ u                }/ [8 m) Y$ Y+ h
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.8) <= 0.0499): K! `" m9 L) x
                {
8 Z3 I  Q6 Y& T% c; }                        printf("极是第 %d 类, ",i);7 T& _! J( j2 [5 p" t
                        fprintf(fp,"极是第 %d 类, ",i);* l& T' I/ j" o) ^; j" ]
                }5 C3 ?, T4 W" B9 e+ n/ B  v+ [9 X2 b
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.7) <= 0.0499)- u! \* n1 z2 u% _) L
                {/ \7 m+ E% ~5 C0 k6 t
                        printf("很是第 %d 类, ",i);
2 R" R- }- X- F# |7 T# ~! z% P: a                        fprintf(fp,"很是第 %d 类, ",i);
" n  |6 o* U! i. u9 G                }) U) g+ C; X$ Q& ^
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.6) <= 0.0499)# k! ^# f( H0 z3 w! L3 f2 A/ V$ U
                {
. D; u& E% U# Q4 j0 Q                        printf("相当是第 %d 类,  ",i);
3 e' b$ H7 n( i9 _2 M                        fprintf(fp,"相当是第 %d 类,  ",i);; |7 e, _: n3 D( k. k# F
                }$ f0 U- K1 H) Q( z
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.5) <= 0.0499)
! k5 M, B/ d0 s9 r( e2 i                {
8 _: m% u4 E; X; B! K                        printf("差不多是第 %d 类, ",i);6 O* a) K8 ]/ x/ h( X' L- l
                        fprintf(fp,"差不多是第 %d 类, ",i);
5 s; c; \) Z5 O1 u0 ?                }
% f+ J. h# P& b3 {2 p& j# i                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.4) <= 0.0499)
  H4 X7 d: Q2 P( F                {
7 }. _+ y, c; U$ v' g5 f4 q& M/ N8 E                        printf("比较像是第 %d 类, ",i);# g: d' m+ n9 |3 y- Q
                        fprintf(fp,"比较像是第 %d 类, ",i);2 e- w! G% X+ I9 l8 ?
                }! z+ l' O7 y; ~0 J( @
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.3) <= 0.0499)
# l! W& j8 B1 N9 k                {/ O4 p% \" t, T& X4 r
                        printf("有些像是第 %d 类, ",i);
% ]% I' h7 _6 e2 U. v# G( T( M+ u( J                        fprintf(fp,"有些像是第 %d 类, ",i);
  O' g) \" u$ G) Y; ]2 o                }
& w1 j/ e, g& c7 c$ x% ?. K                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.2) <= 0.0499)  n; h. h5 [5 b3 j
                {
) y7 O+ W! u$ K                        printf("有点像是第 %d 类, ",i);" H. P4 G$ T* D% A* ?, t
                        fprintf(fp,"有点像是第 %d 类, ",i);
( h8 O7 z6 V# l/ }: _. u                }
  _! R% s% ?# j                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.1) <= 0.0499)
  E2 {: l9 ~$ f! l! p4 [$ o3 E                {) _- e: N" h1 O9 {* @7 ^
                        printf("稍稍像是第 %d 类, ",i);
3 n8 R, C: |. b" E" Q                        fprintf(fp,"稍稍像是第 %d 类, ",i);
8 k5 W; R& F$ K5 d0 N                }
9 V& s* B, v0 J+ j                if(Net->Outputlayer->Output[i] <= 0.0499)3 z, G& \% Z/ d" l
                {& [/ u- ~' O: h" Z/ {
                        printf("肯定不是第 %d 类, ",i);
& V* T! l$ z2 E( N) i                        fprintf(fp,"肯定不是第 %d 类, ",i);
6 n5 v$ u/ n" @3 i                }
2 x0 _8 \- ?2 P% `% J        }! @2 h! ^2 p% k# [. W  v
        printf("\n\n");
2 A' }' h+ |( [% W        fprintf(fp,"\n\n\n");
3 S  h: m4 M  K        return;
& D- a& c( T7 z& I- |}- C6 w4 x+ U; o. z" N3 E+ K1 S
/ `) j3 g- f' Z  v
//测试过程
+ J* l1 Q4 Z+ A9 \0 S+ P, S: Lvoid TestNet(NET *Net)
# H  v' [$ z8 z. x0 K7 ?{
4 Y( o2 u5 X$ p% U! K        TRAIN Testdata;8 Q; W% Y3 h0 N3 q! {
        float Output[M];
6 \5 U) F7 `6 d  u  s, q        int i,j,flag=0;
& W) L3 W& I( S! J        char select;
4 ^8 h9 J& ^+ h( d0 e: ~6 I        fprintf(fp,"\n\n--Saving test datas ...\n");
1 \/ B7 f! [8 _2 x4 j7 u        do
+ W  |) H  T8 g. R, G' w, O" `        {
+ B: _$ r& ^; s, ^                printf("\n请输入测试数据(x1,x2,x3,x4,x5,y): \n");
' W& [- U8 t1 V8 n( d                for(j=0;j<N;j++)
2 \5 Q* Z+ ?0 A                {
8 v6 l+ R, L5 I0 Z5 y5 [                        scanf("%f",&Testdata.x[j]);
6 L" Y; i  m. O. a  m' D                        fprintf(fp,"%10.4f",Testdata.x[j]);
& e8 O4 T9 E/ |- L4 Y                }
/ O) D: |0 G2 W* \                for(j=0;j<M;j++)! X  v/ j+ s# _: v! q( X; I
                {
  P6 d5 ]- Z  v                        scanf("%f",&Testdata.y[j]);
* Y* I0 E5 {: v) j' A                        fprintf(fp,"%10.4f",Testdata.y[j]);
  ~. R1 |: }% `# r# T0 c                }" @& |3 i) x8 w+ z# W
                fprintf(fp,"\n");
2 h" e; a3 G; b" }) [                SimulateNet(Net,Testdata.x,Output,Testdata.y,FALSE);
" y2 {! z5 Z; @8 y4 Y6 W$ x" G                fprintf(fp,"\n--NET Output and Error of the Test Data ....\n");
! r/ h. D) ]/ P6 t                for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)3 t9 o& s/ i+ \2 y  B2 R
                        fprintf(fp,"%10.6f  %10.6f\n",Net->Outputlayer->Output[i],Net->Outputlayer->Error[i]);
- O/ E6 b1 r. C                EvaluateNet(Net);
3 R/ ^1 ^$ E2 j$ a: Q                printf("\n继续测试?(y/n):\n");
6 L. K9 t' x/ N! Y* C5 K! d                getchar();7 F# n$ e. ^8 t' I
                scanf("%c",&select);0 A( R$ u+ ?2 X' R. F, p+ k3 L' q6 E
                printf("\n");9 d5 Q  v+ l! J& i2 r" q& M
                if((select == 'y')||(select == 'Y'))* y( V. R( h& J- O( c3 V
                        flag = 1;
' S  q7 O& ?8 a, G2 z0 T( S+ b                else
+ R/ y: X' D: h; N) I                        flag=0;
6 O+ n# X  j; T8 I  p        }while(flag);; b+ p" e$ X4 }' ?! o: u) s
        return;
" s$ ^+ m; U5 S$ `3 {4 D7 x, N}
& v6 }. [! V. N6 E( S% M
3 O( _, u( V7 [  m6 G! Z% j( P- R! k/ y1 Z7 }. f) \, g
void OUTPUT(NET *Net)
' P, n- `7 t, Y( j  _2 j{! p! k5 f# Y% H
    float  a[NUM_LAYERS][9]={0.0};. [& y0 B' i5 k9 k( n7 p0 T/ Z
    float  b[NUM_LAYERS][9]={0.0};2 C6 _2 H0 A2 w4 G0 A; n9 K6 D9 M
        float  sum1[NUM_LAYERS][9]={0.0};
8 a7 [% ^9 z+ b- V1 {        float  sum2[NUM_LAYERS][9]={0.0};;
4 m) `& X- F1 \3 U" M        float test[N];& k( C' J1 S2 h
        //int i,j,k;! z* T. l0 z' b
    fprintf(fp,"\n\n--true input datas ...\n");/ K5 [0 X1 w3 \( J
        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");: i. b5 ~. ?, d6 d
        for(int i=0;i<N;i++)
2 \4 y) E5 A9 W: T2 P                {
7 ~+ r& N" m: R                        scanf("%f",&test[i]);1 q% b3 Q* N0 I  u; V  R
                        fprintf(fp,"%10.4f",test[i]);
) n- A" B3 [  P        }
0 s% ?2 T$ |6 _' }3 B# v1 O, H/ |6 W: Y# V
3 d2 y) F3 P% L: o
        for(int l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
/ V+ b6 m) `% h, U        {, B3 z7 ^" E' C0 ?
                if(l==1)& W5 F0 T; l. Q: b# p
                {
* t; k. Y. A3 d3 L2 ~# W0 x                        for(int i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)2 h* |, J, |; \1 P. y4 a1 n
                        {
- x# ~' a' c1 Z( F7 H/ L3 X                                for(int j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)
; w9 ?% {. |  I, }# ], q9 ?                                                (float)sum1[l][i-1]+=test[j-1]*Net->Layer[l]->Weight[i][j];# v. d$ |' B2 E. d8 P7 B# C! f! Q
                                (float)a[l][i-1]=1/(1+exp(-sum1[l][i-1]));
& K/ ^5 c' ^% I                        }
, `. ?6 q# L) x# N                        printf("\n");& B: U# Q% ]' b' |2 \
                }- m' A" ^" b5 D4 n' n
  a( j& i% ?& T" s1 Z, K4 Q, H
                if(l==2)
$ [1 y5 R% a& o8 c1 E! E: X3 X                {
) d7 q: i! K: X/ M$ ]0 ^2 W                        for(int i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
' R( N; o6 u8 S  c1 ?                        {) M( Z7 z8 n' e. m5 p5 L
                                for(int j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)
6 [: q# h+ n% l/ H6 X1 x* |( s                                                (float)sum1[l][i-1]+=a[l-1][j-1]*Net->Layer[l]->Weight[i][j];. K1 F; K% V( P
                                (float)a[l][i-1]=1/(1+exp(-sum1[l][i-1]));
; d4 `" V& q" U                                printf("%f\t",a[l][i-1]);
9 m7 [6 d% J5 S/ h; r                        }/ K6 U2 {: X2 `% z
                }
/ q2 N2 c: I7 T$ s        }$ l8 D, ^. v# p
}
' g# F2 [6 O2 Y$ B% \; u/ m" L. }1 ?: E

5 b& y2 Z! o- j7 x/ Y$ J5 O/ |//主函数
( O/ Y. ~* R4 Q+ @/ Z5 ?) ?void main()
: B  T9 e3 K2 c/ m0 u) q{; e. a& x9 v& Z; X, U# `* @. D
        TRAIN TrainingData[NUM];; s' P1 g, g9 g8 S! |
        NET Net;3 ^6 W' d( V: |- c+ K$ k! z) ~
        InitializeRandoms();                                  //初始化伪随机数发生器
7 s- i% |, }# S5 w' m+ ?- W        GenerateNetwork(&Net);                                //建立网络& o; [& t1 v# K1 Y/ M& [# x5 \
        RandomWeights(&Net);                                  //形成初始权值$ S3 m$ _3 g) y; ~) \+ {6 b
        InitializeApplication(&Net);                          //应用程序初始化,准备运行
! {) [  T2 _  R, V1 s) G        InitializeTrainingData(TrainingData);                 //记录训练数据- `1 ~3 D: Z  {+ s! V. o
        TrainNet(&Net,TrainingData);                          //开始训练
7 v3 P# o0 }+ m, j        TestNet(&Net);
- T* r/ J$ q: N# \, w# {4 P* B        OUTPUT(&Net);
' H) X: ~$ x$ `! V- s: k        FinalizeApplication(&Net);                            //程序关闭,完成善后工作
$ I9 f2 a5 u0 `! M1 b        return;' _; @. g* ^/ y; D0 U4 w- I
}
  @$ w, {+ I: X; T( V# _1 r- N+ N. Z- ~! s
3 {2 X" p( @. T; n




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