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

  C: u. m# V8 l5 \' a#include<stdio.h>5 c; _8 h/ y5 U. Y( \
#include<stdlib.h>! x. O- D- Q5 U" w* G9 y+ C2 l6 L% Q
#include<math.h>
* T1 R0 r( [+ ?# I#include<malloc.h>
  I* H/ M0 a5 o  U" k7 o  K8 X0 x8 ^7 j3 V4 X" ]& ?
#define TRUE         1" s$ B( O' o* M; }' k
#define FALSE        0  d9 _4 c" D: |
/ b( L9 k6 [+ h- S. C) Y  @# x) A
#define NUM_LAYERS   3
1 [5 G$ g5 R7 J4 F5 {" h#define NUM          124        //训练实例个数( H1 b( w+ ]4 o4 p, b( L
#define N            5         //输入层单元数3 t- T8 |( x/ D0 p) O
#define M            1         //输出层单元数# Y( j" A! S, z/ m  M  t; F3 v3 {% ?
7 G  u/ F2 @. m4 a! x  _) E
int Units[NUM_LAYERS] = {N,7,M};   //每层单元数
6 E3 y/ g0 _8 a+ C- X. T        FILE *fp,*fb;2 ~& Q; s( W5 j' E7 ~+ _! W3 U# x
7 e0 [& [, c' c
typedef struct                //训练实例
: _$ C4 V) H. S7 ^' r{
$ a5 P( K$ y6 I3 l9 p- {        float x[N];6 j. t: V* v7 j) i$ C8 ]; c
        float y[M];
# e2 ~* @: E) c" n8 D1 t. P}TRAIN;$ `, ?3 X9 H) o0 ?& h: w3 g

( ]7 d" J/ u8 I2 Q$ dtypedef struct                //网络层结构- D: ]* R0 W5 u
{
& l' {# m3 a" w2 W; q        int Units;               //该层中单元的个数
3 n' |& Q3 w5 Q5 P9 A        float *Output;           //第 i 个单元的输出
. }7 X. x% o) S) v, w9 @) P4 Y# m        float *Error ;            //第 i 个单元的校正误差
4 j# C: \( \  C* w8 Q7 Z) b        float **Weight;          //第 i 个单元的连接权值
0 [2 ]7 ~/ j' f* A+ y}LAYER;
3 p# }( X+ u  b; ]) A. A
. H4 F; m1 A2 Z/ a! g* @1 }6 I2 S( ~typedef struct                        //网络% S* T5 d6 G# J+ s: ?6 P  w
{
) E; ^! j, f" F! K9 t        LAYER **Layer;                     //隐层定义
% x4 x9 I$ s$ I' V3 d! ~" H        LAYER *Inputlayer;                 //输入层9 J" c# N/ f' F4 |9 {7 L
        LAYER *Outputlayer;                //输出层
9 F3 Z) s, `5 X& @# m0 J" h9 ?        float Error;                       //允许误差
/ K* U. l+ O2 f) ]        float Eta;                         //学习率- U  `) y' G- M5 f, n3 u+ d
}NET;
* k# e5 M$ T9 T+ C" j2 \) p0 H( z, t5 D. {+ d5 W! X2 X
//初始化伪随机数发生器% C' ^. x* [8 _6 }* f
void InitializeRandoms()
: P. N0 S+ t. P* g" }6 q{
0 |7 {; M  v" p0 y; m# N4 l        srand(4711);
: O; W% K0 o, F( ]1 s: f- o        return;9 t( `, I2 x+ {4 F) z
}
# D6 D2 b% G$ A& t2 Y3 ]
( D( C3 H7 t  {+ X//产生随机实数并规范化
) }+ F* m8 ^% d8 A  q. I' r2 dfloat RandomReal()                      //产生(-0.5,0.5)之间的随机数
4 B$ K' w; i, ^" }2 p& y{
5 V! }+ D* [3 k: _        return (float)(((rand()%200)-100)/200.0);% v7 G# e' F2 w2 Y! S0 H% M: G
}
' q: o, u9 P5 K+ l! s- o' {5 B( @" y3 A2 r2 c
//初始化训练数据* ^3 M' y$ R% @  K+ t
void InitializeTrainingData(TRAIN *training)
4 r% x" H3 J4 P3 Q. s% L{& Q8 \& w8 P' }, E' _
        int i,j;, U0 K+ g0 q) D$ [$ P
        char filename[20];
0 S, \: b! C( o3 ~2 {        printf("\n请输入训练实例的数据文件名: \n");* U+ n3 e( I1 j) P, f+ `* n- d, c
        gets(filename);$ v% g" z/ W  b0 u3 x: O9 z9 a2 ^. n
        fb = fopen(filename,"r");
* v$ e; ~. F# @1 j4 h# s        fprintf(fp,"\n\n--Saving initialization training datas ...\n");
9 b2 [% |2 U3 {0 X( |8 d        for(i=0;i<NUM;i++)" z3 X3 z/ q1 d0 X" B6 ^0 O; H' I
        {4 r1 M- H* Q$ f$ k
                for(j=0;j<N;j++), K$ R, B4 M* }7 }6 Y9 y8 S
                {
8 y+ V3 K( N" H0 q! X. ?+ @; ^                        fscanf(fb,"%f",&(training+i)->x[j]);
8 q  X, X6 [! e, L8 K, i$ B3 a                        fprintf(fp,"%10.4f",(training+i)->x[j]);
6 w" |& r3 F, m; L( n                }* |; L" w; p# J& Y
                for(j=0;j<M;j++)7 j8 U! t! D1 Y; G. g8 O9 D
                {5 S' q( a! z, n1 E3 L9 i# J. q  k
                        fscanf(fb,"%f",&(training+i)->y[j]);
/ z8 x- @$ ]$ i                        fprintf(fp,"%10.4f",(training+i)->y[j]);
. o; T  q% R7 C( H2 r+ }( @9 ?                }
3 n! Q3 ~1 P5 O/ ]9 ~9 }                fprintf(fp,"\n");2 m6 E6 q+ Y. K7 Q/ }
        }
/ x4 P. R5 B' ]: ~/ o        fclose(fb);2 i9 L( R- u) W8 z5 Q! D6 v
        return;) {! y( m' o9 t  m+ E9 i# ?
}
0 b' Z, T1 x4 T7 l( w4 i
) z' ]" A3 w) I0 W% B  A//应用程序初始化
; L) s! v/ u; Z2 U5 tvoid InitializeApplication(NET *Net)8 A2 g, ]8 ~& J" [) \
{( E1 x# ~2 x# w' X: J+ H
        Net->Eta = (float)0.3;
1 v  b' Z; f$ Y/ Z1 O/ [! L9 N  \        Net->Error = (float)0.0001;" P5 f& k3 e$ O2 C  R' ^8 A4 Q+ o
        fp = fopen("BPResultData.txt","w+");
- Y* G- @" M: @        return;& p5 l9 t$ P  @0 ]8 K' O
}
" M! U# w- {6 c9 v8 R/ m' ]
6 ^2 E8 Y7 C5 V  m0 v//应用程序关闭时终止打开的文件
3 B- c- A( h$ i: Rvoid FinalizeApplication(NET *Net)1 E3 d3 @% \2 x, U) E
{9 N7 v8 a: m9 `; t& X  V
        fclose(fp);' ]% S$ K4 y3 T& D$ Y
        return;
! ^* ?$ D( V) J, F! ?* r! x8 J}: M* f- i' q8 c: d

6 @6 k6 q6 e3 V2 s//分配内存,建立网络
; _* c' j( H6 ~4 P6 d# rvoid GenerateNetwork(NET *Net)
" l. N% g, g7 Y3 }% |: r{5 n( [. F  i# v3 s" q% |
        int l,i;
$ J9 H/ E/ W/ o& y' {7 x: J        Net->Layer = (LAYER **)calloc(NUM_LAYERS,sizeof(LAYER *));3 D8 e/ u) {, a3 C/ D- H( i% c) a  R
        for(l=0;l<NUM_LAYERS;l++)
9 T8 e  _& E0 k+ E3 @" U: h        {- n1 B3 H, s1 Y/ K5 e
                Net->Layer[l] = (LAYER *)malloc(sizeof(LAYER));8 c& {) T2 n' {
                Net->Layer[l]->Units      = Units[l];
% v. ]* ^0 t( Q- `2 J7 ^                Net->Layer[l]->Output     = (float *) calloc(Units[l]+1,sizeof(float));
. i( g/ z/ x0 p. V  y                Net->Layer[l]->Error      = (float *) calloc(Units[l]+1,sizeof(float));+ b& F8 W9 p$ ?  G4 d) K
                Net->Layer[l]->Weight     = (float **)calloc(Units[l]+1,sizeof(float *));
6 M' N: L! J! h% k7 B$ q                Net->Layer[l]->Output[0]  = 1;
+ _8 n9 C2 ?4 X, L( }                if(l != 0)$ [9 R7 H- a  N$ t# u+ h5 E8 m6 C/ c
                        for(i=1;i <= Units[l];i++)                          //下标从"1"开始$ K9 I8 T( q# l$ C
                                Net->Layer[l]->Weight[i] = (float *)calloc(Units[l-1]+1,sizeof(float));) v: ^) @0 u9 Q. O" S" d
        }5 w( B" R" v+ [; K( T
        Net->Inputlayer  = Net->Layer[0];
2 ]! h, F0 `, @6 y* D        Net->Outputlayer = Net->Layer[NUM_LAYERS - 1];
2 ?: F' C. @" z" g        return;
! l" ~7 t6 S9 n  Z3 \}
, ]) h8 u6 \$ b4 _8 {- W4 F# j& T. A8 B$ _. x
//产生随机实数作为初始连接权值& Q7 t$ L9 X& \* m8 ^; h: u0 f
void RandomWeights(NET *Net)
7 ^( s1 y& S5 O" X* e{+ l* J+ {$ m1 ]3 Q, g" ]1 J9 ?( D2 G
        int l,i,j;5 Y: N! W: Z9 T8 b
        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
' r8 ^: C5 I0 |* i* J  b% d5 D4 j                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)& J- l8 b! I, Y; c( ^) f4 J
                        for(j=0;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)/ R6 R$ d5 q& R5 B4 ]
                                Net->Layer[l]->Weight[i][j] = RandomReal();( J9 w$ F2 R, u; Z% S+ D
        return;2 s+ I6 z' Y. y8 _% @/ B1 X+ o
}
% m4 ~/ A1 u! b7 G7 O
: `% m  d9 ~4 L. v7 [//设置输入层的输出值0 _/ ~' B1 c& H& w: K6 k# Z1 X
void SetInput(NET *Net,float *Input)" H, o) H8 Q* M, q6 A8 q7 g: y
{
! X8 r. [4 Q. |/ V+ D- ]  U        int i;
) z) `  I4 _( A: F! U        for(i=1;i <= Net->Inputlayer->Units;i++)7 i) a3 h$ K+ W. ]; n4 E' W
                Net->Inputlayer->Output[i] = Input[i-1];                          //输入层采用 u(x) = x
' ~# w6 |+ W1 f8 S# j+ B        return;  \/ X! c$ ~- E" i
}3 [$ W$ ^, S1 @
! [) W; ~) }. w* V. ]# _1 ~. E( E
//设置输出层的输出值
  J7 S! Y) c2 ^+ P+ w* ]void GetOutput(NET *Net,float *Output)  T- o1 n* S" h8 C6 j8 H' P& O" ]
{' b$ S4 M  o- ^  ]& d4 L
        int i;2 ?) i2 m" J) b
        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
0 ^: Z% r' c5 I. P+ j                Output[i-1] = (float)(1/(1 + exp(-Net->Outputlayer->Output[i])));         //输出层采用 f(x)=1/(1+e^(-x))
6 ]( z4 L; }* I8 h$ j7 c( U) A- m        return;
4 w! v) n( q9 s; }}
! [% h! K1 i: c. \* s  F2 M! N5 s" Y# M! j! ]. }
//层间顺传播+ Z0 D5 q# T$ W8 ^8 n$ t: ?
void PropagateLayer(NET *Net,LAYER *Lower,LAYER *Upper)
! B) g1 J7 d& J1 H, j( f; M7 S. e5 A{
! U, e+ z/ }" l2 r& g        int i,j;; p' K; X: ]$ r7 z# W
        float sum;/ H+ O3 `6 o1 Z) D0 d9 J$ B' ^
        for(i=1;i <= Upper->Units;i++)
  Y1 K7 y1 y/ }/ _. v# r, V8 d        {
0 s" W0 I  n* V1 }                sum = 0;
- d  |3 D7 R  x  j$ S6 v                for(j=1;j <= Lower->Units;j++)
6 v0 Z( m4 Y) Q6 b& u6 Y9 [7 @- \; `                        sum += (Upper->Weight[i][j] * Lower->Output[j]);- d8 `( J" Q8 r0 j0 F
                Upper->Output[i] = (float)(1/(1 + exp(-sum)));/ ~% W4 K: x7 S5 `+ j
        }9 n" L1 Y5 [# R7 ~0 |
        return;8 H2 M. O( j0 J( x  Z  D' S
}* w: P+ D* c" o) F/ P  C

% ~9 c5 ~2 j4 `$ l2 D" u% Y. Q//整个网络所有层间的顺传播
1 _5 D* P+ E: ^void PropagateNet(NET *Net)
8 l, i8 H0 H8 ^{6 j0 F. F: m8 t. A$ v' V
        int l;
4 u" x+ i+ w7 h+ j3 ~  t5 b# b        for(l=0;l < NUM_LAYERS-1;l++)
/ X  P2 Q7 H  A                PropagateLayer(Net,Net->Layer[l],Net->Layer[l+1]);
1 V9 _7 o: \: \0 H        return;/ F/ I5 B4 Y/ J* ~3 E
}
+ d% `) f, y% c0 S! N2 X+ H% A8 ~5 G9 |* i0 U) {
//计算输出层误差
' F. _* e3 Q- ~, y* r0 L6 x) d7 Cvoid ComputeOutputError(NET *Net,float *target)
, C) x, [+ b$ [{
! z: {8 C, p) Y1 ~        int i;" K* s# s+ y, s+ R% P; p" l; @
        float Out,Err;
7 L8 g( O, b: [& t& c+ U4 F        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
, ]3 J& X6 Y, [9 ~. n3 i% ~$ v        {' I9 p) E/ k( v& }+ Z
                Out = Net->Outputlayer->Output[i];  s- }3 x* d4 a
                Err = target[i-1] - Out;
, A( ~( Z8 T; D! ]                Net->Outputlayer->Error[i] = Out*(1-Out)*Err;4 G5 O9 P' y* c
        }1 E1 A! \7 w6 ]# T6 v9 t
        return;# [3 ^/ ]  X" ]" M0 R: B
}  R- J$ H( O9 v+ w

" z' d. L, T& I* M2 R9 f( a//层间逆传播0 p% f7 Z9 w( W& E
void BackpropagateLayer(NET *Net,LAYER *Upper,LAYER *Lower): k- P" {3 w3 z
{! D. n  x; S/ Z! T
        int i,j;
+ l3 J1 Z9 }" k' ^7 O        float Out,Err;8 m/ e2 }3 a2 V
        for(i=1;i <= Lower->Units;i++)% j. g' C, E& c! X+ {
        {# W' D  k, o, J
                Out = Lower->Output[i];6 O7 e: Y* O( s% Y( H5 a. `
                Err = 0;" l$ d, C2 |% V6 x8 b6 Y  V
                for(j=1;j <= Upper->Units;j++)
5 ~2 L8 v- [7 R, z" ^* ^( B                        Err += (Upper->Weight[j][i] * Upper->Error[j]);7 {* j6 q( N& _) F( t" D- ]  `
                Lower->Error[i] = Out*(1-Out)*Err;# }2 G: l& ~& [4 ?( d* c  H! ]1 j
        }# u3 N4 R% ?4 B& m, w
        return;1 w* M# ^4 d: i1 _7 o
}
. i4 R7 {$ W% w3 k3 |4 r+ Y% i9 q; f
9 M+ P" q: J& d( [: T3 ]//整个网络所有层间的逆传播) j' k5 t0 r' F/ p- K" ?
void BackpropagateNet(NET *Net)
" t% p9 s% ?3 u{
4 X" C8 Q8 ~, q- P+ J/ G        int l;
% C  h% S- Y( ~4 z        for(l=NUM_LAYERS-1;l>1;l--): o6 b% j6 n( o+ N4 I
                BackpropagateLayer(Net,Net->Layer[l],Net->Layer[l-1]);+ \5 D5 d+ k$ Q" |9 ~
        return;
, n: F8 r/ h+ q9 p6 }}8 j6 y  S7 n  [

7 C4 @" G' n6 F' u' \8 Z" m//权值调整
( H% r4 ~( ^, c" Tvoid AdjustWeights(NET *Net)4 B" K1 W" \3 O% M* H/ ]
{, F/ N7 `, q$ |1 V' N* s, v" c
        int l,i,j;/ T( E, D! @$ |+ b5 s2 b
        float Out,Err;
; H: f, y' e$ T3 c+ }( s% m; K        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
  V' y2 b* F% J% d                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)% b% _; _# F1 L3 f
                        for(j=0;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)
1 P* K3 Q. j- w! w( n                        {
" I/ o* T- Z5 M* s6 L6 B# x                                Out = Net->Layer[l-1]->Output[j];& z/ }* }: D4 M# c; S4 `8 @9 O8 w
                                Err = Net->Layer[l]->Error[i];
# E* e( N* P" _/ e) e. l1 K                                Net->Layer[l]->Weight[i][j] += (Net->Eta*Err*Out);
2 r# b4 J7 U% W; c; _: h* M                        }
2 V( F- z. O/ d        return;3 @/ s0 q! ~8 |* t) P
}2 x# T/ d7 A+ U# D

7 y/ A' o2 w% M9 ?* F  X( ?3 n//网络处理过程
: l: _6 m' [4 S+ d3 y, v$ k) Vvoid SimulateNet(NET *Net,float *Input,float *Output,float *target,int TrainOrNot)9 `/ e, R% X; X3 l3 I
{! l& j: n; |+ a
        SetInput(Net,Input);                             //输入数据
& ]1 h/ c, N0 B* Z8 X        PropagateNet(Net);                               //模式顺传播8 O7 R* X1 h2 X* E- a$ x$ p' C! H
        GetOutput(Net,Output);                           //形成输出
( G* s2 [# w1 _7 P" Z        ComputeOutputError(Net,target);                  //计算输出误差6 \* W$ C: A! v( Y
        if(TrainOrNot)+ Q* D2 y# ^" n* w: U
        {
+ }- H$ u7 u; e& }$ w( T1 |8 c- h                BackpropagateNet(Net);                       //误差逆传播
8 E' \: a6 c6 a2 Z                AdjustWeights(Net);                          //调整权值  }. p2 F) E! G
        }2 ~8 w  ^* Y7 i* }
        return;& V, R/ W: k# T
}/ z  R+ d3 G* ]! k: n
5 D0 @) D9 S- p6 \* P7 W
//训练过程5 ~; |: ]3 ?5 f4 c
void TrainNet(NET *Net,TRAIN *training)5 e& e* Q0 I8 ^) p3 ~
{4 O0 ?4 w# Q; j$ o. `
        int l,i,j,k;
) P; M4 e$ r5 p( U# K) ~        int count=0,flag=0;) r3 C/ j; L& u; q% ^( z5 s" G. }
        float Output[M],outputfront[M],ERR,err,sum;( x. D: H1 t+ |4 g" V# u+ C/ z
        do' a* h1 Y5 E; u. _
        {- C* Y! W9 {. C8 u2 }  N' y
                flag = 0;9 B- Q2 T/ h2 c8 h1 O
                sum = 0;  O6 w0 _: j- V
                ERR = 0;( _8 _' |1 C: X$ F5 N; `' @
                if(count >= 1)
& t- D! W  A0 [$ K# x                        for(j=0;j<M;j++)
6 u4 Y  I" G0 |- h                                outputfront[j]=Output[j];
/ j) V) J1 A9 S9 P) |( B. h: L                SimulateNet(Net,(training+(count%NUM))->x,Output,(training+(count%NUM))->y,TRUE);
- v# _; S8 m) \8 q3 S  S: {                if(count >= 1)6 w8 J6 m- z0 j3 r! l
                {
8 `1 J; x1 W# G' Z( h3 m                        k = count%NUM;! Y# e: y+ Q: O3 f8 }
                        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)
1 p- M  q4 p, A3 V5 t1 [1 Q                        {
$ m/ s: R& p& ^! J6 L. N/ Y+ t! ?                                sum += Net->Outputlayer->Error[i];" G- ]) N/ E$ f' z( {- A
                                err = (training+k-1)->y[i-1] - outputfront[i-1];
3 K; L& _. L: ], J$ W+ h7 s- _                                ERR += (outputfront[i-1] * (1 - outputfront[i-1]) * err);! O4 ]1 N, Y' l2 M: M
                        }
; \$ N" `& \4 w' D) b                        if(sum <= ERR)8 N7 U. N( ?4 V3 R
                                Net->Eta = (float)(0.9999 * Net->Eta);
: v' l8 q! A( s- Z: D& t, [                        else3 `9 o% F9 `9 v! K7 X
                                Net->Eta = (float)(1.0015 * Net->Eta);
" U1 ^3 I# Q+ i; c( |
5 h7 c/ _, C% z8 N; N                }% r* e# |& ^+ S/ \: C7 E3 P
                if(count >= NUM)
$ @7 o- {' W" a, j) k; d                {
7 E% }. J% A9 Y2 D3 ]* u" A7 o5 C+ C# @                        for(k=1;k <= M;k++)6 E5 Z/ u7 d$ h2 b( @5 R
                                if(Net->Outputlayer->Error[k] > Net->Error)$ z/ g' B+ ?/ A8 r4 M* C
                                {   flag=1;     break;   }
* J9 u6 \8 P# [) S, @3 x                        if(k>M)
% T- b3 E  r1 h$ B; `: `7 v                                flag=0;: p+ G: p9 G8 B6 v2 s% j1 E
                }
; O! i: P8 m  p. l9 ^7 ^* Z                count++;
) D$ Z* B) X4 P9 @; m# Q        }while(flag || count <= NUM);
+ L+ v( _/ E5 O6 R# M1 |( K        fprintf(fp,"\n\n\n");8 B' Q% g. R$ \& ?
        fprintf(fp,"--training results ... \n");
- M0 r" A' ~$ [! s6 Z        fprintf(fp,"training times:   %d\n",count);
# `7 L" |) Y8 q! C: L        fprintf(fp,"\n*****the final weights*****\n");2 H) r# f1 A! q$ F( t! |9 s
        for(l=1;l<NUM_LAYERS;l++)$ ?1 }/ L9 O  s9 v: c
        {
5 f  A2 g5 z" [, f0 t                for(i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)' r* A8 n9 o: z, a/ ]" H
                {
- R+ M' C5 R) L$ {/ w3 {                        for(j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)3 Q% V+ ]2 t$ v3 O+ b
                                fprintf(fp,"%15.6f",Net->Layer[l]->Weight[i][j]);
5 {; o- b$ S- C0 X                        fprintf(fp,"\n");
8 m& L7 p5 ]5 I, A) i! [# X                }
+ y- n, V( a. I3 a6 i9 Q                fprintf(fp,"\n\n");0 G: c: L/ R* a3 m
        }# ^7 L% ?$ |( I
}5 {# V8 M# a( `1 ~6 O
; V2 u  I; g  H3 S9 ~8 o
//评估过程% x4 k* o& l. \! J, b' Y6 j
void EvaluateNet(NET *Net)& A0 s, ~5 y5 Z4 I2 q1 X% T
{
4 i) ~5 J+ Y! F- D  y5 n        int i;
) K2 |2 d, t  U( |% G2 R        printf("\n\n(");
2 e7 U* M  E9 Z1 Q7 B2 l5 g! p        fprintf(fp,"\n\n(");
4 [, |. i! i" q5 E( y7 I        for(i=1;i <= Net->Inputlayer->Units;i++)
6 u7 ~9 k& V: h: G" p  J8 u        {2 r' Y) ]9 B9 \9 ?% g! b1 C
                printf(" %.4f",Net->Inputlayer->Output[i]);$ o, t$ f" ?# Q5 D0 p% Y6 z
                fprintf(fp,"%10.4f",Net->Inputlayer->Output[i]);
; b- q: A5 {0 P0 L0 x        }7 E0 O9 O; g' w9 H0 k9 Q3 ~
        printf(")\t");* q/ X  T4 W$ M- F
        fprintf(fp,")\t");
# H4 M/ l/ @- B, D# E        for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++)9 ?, G! Y2 p% |) q* y4 p% K7 Z
        {6 B; H6 p- z. j9 o* e7 |  R
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 1.0) <= 0.0499)+ a& S/ C5 ~) a; \: [# Z* u( D9 v
                {+ Q7 h8 I. m/ J- Z
                        printf("肯定是第 %d 类, ",i);# z  S5 |( i5 Q/ |
                        fprintf(fp,"肯定是第 %d 类, ",i);
3 T+ Z: Y- V# ?                }4 r; n6 p, [1 u; s
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.9) <= 0.0499)
- a1 Q* @2 Z" X* [- z( p! d% O& ?0 ^                {- r! @% h/ w1 J
                        printf("几乎是第 %d 类,  ",i);( g4 I" O: s1 c: Z) x$ `5 n
                        fprintf(fp,"几乎是第 %d 类, ",i);) a2 o% _3 [8 E5 o( U
                }
2 y' Y6 U9 {- E* u7 s3 A! C; c5 Q                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.8) <= 0.0499)
  r/ x8 _1 I1 ~9 \- e" `                {% P% @) r" s1 h* d  g7 w) r- Z7 @3 a
                        printf("极是第 %d 类, ",i);" |  C9 @3 D& ]5 t: M
                        fprintf(fp,"极是第 %d 类, ",i);
5 r; n! t' j0 x1 p3 p                }
' Q  j) u7 B5 e2 j; }3 ?1 s                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.7) <= 0.0499)4 T8 O9 h. v0 B/ y; X: R& W
                {; _' Y; x6 E5 j- }1 s) P  k' y
                        printf("很是第 %d 类, ",i);8 y; |+ L& r8 U, p$ W4 e
                        fprintf(fp,"很是第 %d 类, ",i);$ u" a# ^) g, T- g4 |5 E
                }
4 u# |" M' T5 ~                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.6) <= 0.0499)/ m7 v. Q- |! R6 O0 a' l5 {
                {
: O7 q! S% V. Z& k                        printf("相当是第 %d 类,  ",i);- V! z; A# R! D0 I5 t
                        fprintf(fp,"相当是第 %d 类,  ",i);1 O: v" k1 y; L: T
                }
4 {) g! e: U9 [                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.5) <= 0.0499)& |" i0 e* S) u: c% E' F. g
                {
6 O7 w+ r/ ^0 ~! r# j" |5 j                        printf("差不多是第 %d 类, ",i);
7 S7 U% H5 }( p3 G                        fprintf(fp,"差不多是第 %d 类, ",i);
7 z( Y1 H7 F% ]: {4 n                }! H9 Z% C+ `$ [2 U0 Y% o2 ~
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.4) <= 0.0499)' A; `  A( R+ g
                {# b! K& }3 r( ]
                        printf("比较像是第 %d 类, ",i);
0 ?, R( r# r; J! T% z' |9 l                        fprintf(fp,"比较像是第 %d 类, ",i);# f7 Q" n3 D2 P8 M+ J$ q3 u1 w& p
                }
: L4 x1 C$ z& Y; ?                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.3) <= 0.0499)
; \# P0 R7 H1 H+ S$ }. W! G                {
* J8 d, z5 J, B' u2 {4 q7 v# l                        printf("有些像是第 %d 类, ",i);" C8 w7 ]  S& |3 |
                        fprintf(fp,"有些像是第 %d 类, ",i);
2 l( O. A2 |; u! Y" W/ U                }7 s" k! l/ \# h" @& Y+ |4 [  A
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.2) <= 0.0499)
. J& v- y* K, ~2 H) D) {  b                {- N. S- n; B5 q0 g# {1 {9 k
                        printf("有点像是第 %d 类, ",i);9 E' x$ y- K, M
                        fprintf(fp,"有点像是第 %d 类, ",i);+ Q5 H7 j/ P( U1 R$ R' l2 `$ c
                }/ r7 u1 N# n. @6 u6 }
                if(fabs(Net->Outputlayer->Output[i] - 0.1) <= 0.0499)
6 B  ?( B8 P& R. [9 Q6 O4 T                {
1 w  C6 E% J, z, K3 S                        printf("稍稍像是第 %d 类, ",i);+ d4 J$ W1 e, A7 N* t+ A5 _
                        fprintf(fp,"稍稍像是第 %d 类, ",i);
- X  P% Y  ?( u/ t3 `9 W- F/ T                }
- N0 E" N7 Y; {/ @                if(Net->Outputlayer->Output[i] <= 0.0499)9 D6 z7 ?: D* b& ?
                {& p  G$ M0 P7 p$ r7 i) F
                        printf("肯定不是第 %d 类, ",i);: u# Y' A3 I3 S! G2 b
                        fprintf(fp,"肯定不是第 %d 类, ",i);
$ ~' K$ v; |; q$ V* T/ K: B                }4 h& w9 W- {7 q
        }
! W* q3 F# r) D2 s7 {/ K        printf("\n\n");
) P$ E5 d! \0 T1 J8 S9 T6 G8 w        fprintf(fp,"\n\n\n");
$ ^; Y; e  n# Y8 Q% y* ?        return;, K0 A+ h0 b3 c% S% r. c
}
7 v" Z' p+ M$ e% h& \6 |" t) {7 g2 `( u+ c. o4 q
//测试过程
/ O+ Q9 ~: U5 v$ tvoid TestNet(NET *Net)& ~1 s$ f6 ^/ N' E! d' X
{* |. d) G5 O  t
        TRAIN Testdata;
, b! w. k, G( t/ O( M2 h        float Output[M];
! Z7 t' ]' Z& R! ?$ L3 O        int i,j,flag=0;2 G9 m2 D7 m+ b* C3 i. r) f! _
        char select;/ r3 K( N+ w- l& B
        fprintf(fp,"\n\n--Saving test datas ...\n");1 e- X" Y/ I& [) t
        do$ A5 [1 m; c# E
        {
7 F( E6 i# J6 ]/ F                printf("\n请输入测试数据(x1,x2,x3,x4,x5,y): \n");
, A& W  k2 \# p2 ?0 ]                for(j=0;j<N;j++)$ P" a8 z8 |2 u6 w
                {* y! y% h: o5 @# O, O
                        scanf("%f",&Testdata.x[j]);1 K' |6 P9 D  t8 O* o( k
                        fprintf(fp,"%10.4f",Testdata.x[j]);$ [9 q! i8 |! q
                }/ T4 m& K7 E0 o$ P
                for(j=0;j<M;j++)- |2 u* S( J7 V* v
                {
. }5 y5 j! j  Q/ B3 I) V                        scanf("%f",&Testdata.y[j]);
2 D/ K; o1 q; f. i                        fprintf(fp,"%10.4f",Testdata.y[j]);/ P( N& t+ b5 d3 g1 _. t' O
                }
/ e$ t2 O- k! n6 f! {$ a7 x) o                fprintf(fp,"\n");
" ^) U* ]/ H/ e9 t0 p: q3 R4 T                SimulateNet(Net,Testdata.x,Output,Testdata.y,FALSE);" R# }0 F  g7 z# T% ~- E4 g
                fprintf(fp,"\n--NET Output and Error of the Test Data ....\n");, k3 r! y6 o' {; J8 }
                for(i=1;i <= Net->Outputlayer->Units;i++). l3 C* L4 e* q6 V" F( b
                        fprintf(fp,"%10.6f  %10.6f\n",Net->Outputlayer->Output[i],Net->Outputlayer->Error[i]);
0 L$ b$ O7 h# ?& B4 e2 q" w                EvaluateNet(Net);+ n( A1 u& o7 y0 t  g! C2 U% L% p
                printf("\n继续测试?(y/n):\n");
4 G, {/ _3 G/ J5 A; d2 |6 y4 x                getchar();
% W- s, @# }: w                scanf("%c",&select);
) C  x% {& s* l: {. k. }) y                printf("\n");
% m# @$ w6 {5 X, o: y                if((select == 'y')||(select == 'Y')): s" x0 Y# Z" Z9 b) @
                        flag = 1;- S7 v7 i9 r: T- S. t
                else
8 {1 @! y/ w8 S. j                        flag=0;( I5 W' F0 J6 @" G; o, y
        }while(flag);
  R! z/ ?1 x5 |- b% Z- D% ?$ O) A        return;( q, Z4 T* j+ o2 _
}- y$ n: \- _, {5 p# b
# l% i/ C6 x" P6 X
- |) b) \: i5 a# W' V6 ^- M
void OUTPUT(NET *Net)$ y% g+ F  X5 |. t0 y$ a" k
{
) S& U  o/ }, N    float  a[NUM_LAYERS][9]={0.0};- j% d# t+ @2 O6 K0 W
    float  b[NUM_LAYERS][9]={0.0};8 K2 v  c: c. v+ r4 f
        float  sum1[NUM_LAYERS][9]={0.0};
# m* [4 o/ K7 X        float  sum2[NUM_LAYERS][9]={0.0};;/ @3 \. c: X8 h$ J3 d7 s2 e" ~
        float test[N];
' N6 ]4 \. d  J3 u# F3 H: W        //int i,j,k;2 y9 u' }% _4 s% F  E+ }  {
    fprintf(fp,"\n\n--true input datas ...\n");
( J) Q# u8 ?$ L5 N. Z1 C        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");6 R1 P. T1 ~: w5 {0 E
        for(int i=0;i<N;i++)  B' e6 ~. a9 N
                {6 }) J+ f7 n* |3 n' I) u2 v* x
                        scanf("%f",&test[i]);
# {$ w: g. K, N1 w3 e                        fprintf(fp,"%10.4f",test[i]);
2 r( y& m* h/ k0 b$ h, J" Y        }$ s$ O2 N: F0 g" U

! e2 b3 V# @7 W4 U& l# N1 g# x
6 q8 w" T4 k* Z/ s0 I        for(int l=1;l<NUM_LAYERS;l++)
5 W0 c* V; p( W8 A* `" P        {
$ c6 l9 ]8 r2 z# u" M0 S                if(l==1): v" W! l, `- v+ i' R/ j
                {& C' i0 F& Z$ M& B* P% Z
                        for(int i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
( [6 w8 `; h5 \                        {" g( y; h- Z, {" Y
                                for(int j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++)
- ?' w/ _( b# y2 J5 Y, J: h7 P1 g  c                                                (float)sum1[l][i-1]+=test[j-1]*Net->Layer[l]->Weight[i][j];
' k( f8 _* e# ?; I                                (float)a[l][i-1]=1/(1+exp(-sum1[l][i-1]));  F+ K) J8 K: T* R
                        }
  c- X- \, g- B* L  O& n& p2 z                        printf("\n");
7 j$ c+ g" U$ H/ b* n                }7 p  V# b0 R+ j+ P' h4 m
. R; `5 h% J( L
                if(l==2)& K8 d0 {$ }9 u2 e! Q: S# m7 K
                {
# B4 A$ }; f9 B$ s  M' \                        for(int i=1;i <= Net->Layer[l]->Units;i++)
$ F. {& n% H7 ~/ M7 @) d                        {
: R& ~4 |5 N5 |* X  |" w' I                                for(int j=1;j <= Net->Layer[l-1]->Units;j++): h( Q/ k+ M8 n; s3 ^5 b
                                                (float)sum1[l][i-1]+=a[l-1][j-1]*Net->Layer[l]->Weight[i][j];
3 Q3 z9 |& J, o: @7 T2 z! z8 a2 G) ?                                (float)a[l][i-1]=1/(1+exp(-sum1[l][i-1]));" e, f% G) ~# C: j9 [( }5 }* M* M
                                printf("%f\t",a[l][i-1]);) P/ P0 M, H1 ~
                        }
% b* h! M* H9 j9 Y# d. w                }% c; e7 T) ]9 n- K  s5 A, [
        }- X8 ^) t3 r$ r
}: @  o3 ?# I  f1 C9 @: J
0 l$ R) H; d8 S& S- B
" f3 {+ O7 ^7 R" j/ e3 B" a2 |
//主函数
  y. ]$ Z& k# q8 J& d) a3 Hvoid main()
: l( Q9 @# D! ~6 r- B+ x6 j{
, N" w6 w3 u1 [+ h: }$ e! g1 v        TRAIN TrainingData[NUM];8 f8 J+ w4 L( _" l6 F
        NET Net;
/ F% O2 P  ^+ R1 _6 G& e$ L        InitializeRandoms();                                  //初始化伪随机数发生器
" m, W% M- J0 w( @; w/ \        GenerateNetwork(&Net);                                //建立网络
$ a1 ^3 s- v+ n5 Z        RandomWeights(&Net);                                  //形成初始权值' w: p& M4 x! M/ J" n' [& ]
        InitializeApplication(&Net);                          //应用程序初始化,准备运行, S9 K( ~1 e9 H9 K3 m& D
        InitializeTrainingData(TrainingData);                 //记录训练数据" }2 g4 Q8 @! l
        TrainNet(&Net,TrainingData);                          //开始训练
- J# Z7 Z) R) l/ B# F        TestNet(&Net);0 j2 F# }0 X7 ?* w9 J' }, C! |6 ?
        OUTPUT(&Net);
" a" M3 e$ X- T6 ]; }6 _& m1 ?        FinalizeApplication(&Net);                            //程序关闭,完成善后工作
1 Y8 l7 z! A! J1 l3 I. C* w        return;" a- H* _+ q4 d4 e
}
# h5 i# G! J( T, T/ r6 \# f6 k! V) j1 ]% f% l  p! D6 ?

: G" r4 @: B* y' d5 r4 y7 K  |: u



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