[转帖]C++的BP算法源程序 - 数学建模社区-数学中国

#include "iostream.h" ' S* {% Y, ^' P s #include "iomanip.h"0 b& {! X, z/ g3 E* p #define N 20 //学习样本个数 s2 t" ~3 Y- x( o/ _4 @1 x #define IN 1 //输入层神经元数目 4 s) |7 ?6 v: B" M' D #define HN 8 //隐层神经元数目 / s1 y! R8 G# d #define ON 1 //输出层神经元数目( D) J6 i( q( p: t double P[IN]; //单个样本输入数据- N0 S& k- O3 } double T[ON]; //单个样本教师数据6 ^0 X; |2 k9 y& s2 _ double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值+ r p7 C) h% F" b# N7 x( g( Q double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值 " P% F' `9 n$ C. U; U) Y double X[HN]; //隐层的输入 A% I$ [1 |* ?0 o; k double Y[ON]; //输出层的输入! b* C, f: K5 ~4 G double H[HN]; //隐层的输出 ) A) M8 N5 S% V; @ double O[ON]; //输出层的输出 ! R' S7 s* ?# e8 t, x double sita[HN]; //隐层的阈值; n2 w/ X; P. B$ Y double gama[ON]; //输出层的阈值 4 Z* M; d0 ^( j- i5 O; B double err_m[N]; //第m个样本的总误差; x! N1 m9 o1 ^6 a, z2 R% R9 { double alpha; //输出层至隐层的学习效率) G& V1 h8 l) B* ]- I double beta; //隐层至输入层学习效率& w _! G! a5 Y. h `. e" h" }6 z9 t //定义一个放学习样本的结构 1 M' I5 u$ W: I/ B$ s struct { 0 P1 Y4 R4 D* ^( V O. ^: Y: ` double input[IN]; & d$ V. V3 B5 o o7 U1 F+ t double teach[ON]; * `2 s; q5 w4 f( N' u: L; C }Study_Data[N][IN]; # { D4 z r! B' o# d/ a, R S$ f: @0 T }3 [ ///////////////////////////) p) R$ K" f% C4 q; V //初始化权、阈值子程序///// % b( k# ?. j- Y ///////////////////////////) y" I9 E2 u! r) ] initial()$ E% V( W! ^4 _' X {% B) I% K, P5 O float sgn; 5 `5 X* H0 u" i/ H- C float rnd;) W6 C' C6 u4 O3 s int i,j;# v1 z- \$ e% U //隐层权、阈值初始化//) v2 U' D M9 l/ K; @5 w8 F {0 d+ I6 \1 ~6 Z9 p5 K //sgn=pow((-1),random(100));' E& z9 Z/ x# Y, O. s' E( I/ @& k+ ` sgn=rand(); 3 q( ?1 }6 u6 l* K$ g2 [1 {% \% u+ l rnd=sgn*(rand()%100); + C( U: B; R' v3 i+ ~/ \% \ W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。 4 I h, Y0 ~, Q. j; O }8 B: T: R _: `; [ //randomize();9 |1 Y( K4 g- s4 ? { 0 L M5 @- |3 h" q //sgn=pow((-1),random(1000));5 M( B5 {$ @2 z/ x1 |6 _ sgn=rand(); A" W4 {3 Z- C& i0 \# e rnd=sgn*(rand()%1000);: u/ J3 h' p& w! m0 S sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化( z' l+ U6 j' M2 U& X& Y cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;/ i8 y. B; |, L% z } $ ^* I' ^( u7 r7 i9 b //输出层权、阈值初始化// $ o; ^/ q& l' D- ? //randomize();, J$ `0 Y9 c, @7 c9 Q6 m for (int k=0;k<ON;k++)1 P, Q3 ~7 _0 F& P; K for (int j=0;j<HN;j++) ( g a8 [, p9 |3 C- K { ) f/ Z! S0 h' N6 g/ E //sgn=pow((-1),random(1000));- k4 u l+ q' Z: z) \ sgn=rand(); ! v$ B4 M% K# z/ f, k7 o rnd=sgn*(rand()%1000); * J" V% ?* J; L8 i V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化. X5 d. }% H- k$ i+ p } ! X: G$ {( F! P8 a //randomize(); z3 ~/ [$ |5 x1 {" V {8 S) L6 A1 F7 m" R+ M //sgn=pow((-1),random(10)); $ t5 y! o/ [ v& C sgn=rand();! h8 E$ a H8 v; \; u rnd=sgn*(rand()%10); + J# C/ ~8 M( R3 h gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化 & y) T+ `( h2 h& L& r8 @ cout<<"gama[k]"<<endl; 9 z! n6 K6 y x } ! }2 Y. K: e( H, S- O, Q" F% z6 _ return 1; ) a0 ]$ z/ Q9 O. A' x* e , l7 |+ U! R5 z- [; d3 _9 l }//子程序initial()结束

! e+ t* f& b5 M" t% u8 S
//////////////////////////////// ( F& c/ F& B7 i+ z; H: C ////第m个学习样本输入子程序///# }6 G! L7 p+ O: ^$ K; _ ///////////////////////////////( {2 V. M/ A% e input_P(int m) & {# X. N$ c$ }9 C" D5 S { # m, z# \& G, h4 o/ j for (int i=0;i<IN;i++)- l) _. w9 r% `7 Q P=Study_Data[m]->input; , B9 n7 C. S. d. a' j) F* \ //获得第m个样本的数据" T' z- j" e% W" `( D //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入： ' L( O/ z8 Y- y //P[%d]=%f\n",m,P); # U* l# l5 U8 o# p1 Q& Y' D$ _( Y return 1; " ]# u4 v! S; a( T) @ h }//子程序input_P(m）结束' F# H3 w2 c8 t% |% u. K /////////////////////////////3 n) [1 F9 L! R- D; J ////第m个样本教师信号子程序// - h/ f$ w3 a' K' V# p ///////////////////////////// 4 }' D+ S5 H' S input_T(int m)' y5 R6 Y/ O c# ]9 t {% K& z- Z; ?7 W" t9 o9 L, g6 e, [1 h1 x for (int k=0;k<m;k++)8 Q0 J/ I, z3 D$ n; ^; [ T[k]=Study_Data[m]->teach[k];# D5 A! o4 P0 W- Y: k- K //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[% d] =%f\n",m,T[k]);, l- O* {/ y+ Z$ ?4 X# G1 ]2 p5 Y return 1; & I. Q3 O& v, D+ P" ?4 ` }//子程序input_T(m)结束 7 h; t# o: d, d' S& L ///////////////////////////////// / s9 D- h& e) f% B8 }7 c //隐层各单元输入、输出值子程序/// ; T* F% }7 }6 g( @' s& f9 ~3 ? /////////////////////////////////3 m- s4 w @& v. f H_I_O(){7 s% W. Q: u* {$ p7 T double sigma;1 h) Y$ N; V8 P+ q int i,j;( D" z4 q- z, M3 U8 K3 Q* [9 [' M for (j=0;j<HN;j++) " h) p; s# L. z( u sigma=0.0;0 C1 J' C# p: D for (i=0;i<IN;i++) # c! z, A8 t. c& V8 J% R$ k) z sigma+=W[j]*P;//求隐层内积$ d1 d5 U; s+ u! K. B }5 o: n7 h( w0 `9 T' j$ i) ` X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入 2 ^* m4 K' A% { H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出 : I& |9 t# Y2 R( m: J5 | } ' @2 p$ G' R6 b m3 U c5 f return 1;# O r# U! S' r. U7 B/ |7 K, Y }//子程序H_I_O()结束 + T H, j) U! E, N1 D v. r ///////////////////////////////////3 v7 O9 V, _+ j8 X2 [ //输出层各单元输入、输出值子程序///; }3 f( y7 `5 J/ V* T, Z ///////////////////////////////////1 l6 [( |. d6 d# F3 | O_I_O() , ~ r1 ]4 o# z6 M) v1 x {+ ]- |) p4 |* ^, ` double sigma;+ Q9 X2 n: f; Z8 @ for (int k=0;k<ON;k++)6 U% x% L3 n9 k sigma=0.0; & ]6 K" b1 F& h% }& X( c for (int j=0;j<HN;j++) * _2 v) f* f$ M) f sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积# O* h' K: E( V) s/ k* Q, J } 9 X" H8 r, X* N7 ~# { Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入 ! S& T1 [' Q0 S: k( ^/ e O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 / }- T5 z) }) Y- J } 9 |2 q6 B6 F% q& L3 x return 1; 5 S0 L" Q7 E: x. |* ]' S }//子程序O_I_O()结束 6 O |- d# O. }# u0 `) B7 m //////////////////////////////////// . |( {2 `1 @8 @3 N //输出层至隐层的一般化误差子程序//// ) `: a2 Q; C) ?) @4 |9 [ //////////////////////////////////// s9 ~. r% W; t6 D- Q8 K double d_err[ON]; 1 C( h* C4 x5 s3 L2 Z$ m' c Err_O_H(int m) * @) u. k. a( U" a. A { 6 d3 l4 v! f! c& U% q double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的: q# e( A. A' w5 _- [ double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的, L3 N" E. O9 F9 F8 X" p //for (int output=0;output<ON;output++) //output??? 3 e7 _) m* ]# f. s! h. A for (int k=0;k<ON;k++). d; _. E9 g9 z8 K5 o+ w# B$ A abs_err[k]=T[k]-O[k]; , m8 Q; j. i9 q$ U0 Y //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差" F* }% M) V9 V7 d9 n2 V" W$ O sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差/ c8 ~6 ~! ~2 t; _ d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);//d_err[k]输出层各神经元的一般化误差" h& ~, d9 j& z4 I0 T }2 r7 N# C* L* y/ S err_m[m]=sqr_err/2;//第m个样本下输出层的平方误差/2=第m个样本的均方误差: o+ p" ] \9 L! D" q! t0 e. J return 1; 8 ]7 D; P* _# d }//子程序Err_O_H(m)结束 2 W4 L5 C; ~- A& e' }( r, T ////////////////////////////////////7 x3 {8 W& L& D3 F A //隐层至输入层的一般化误差子程序//// K) ^/ ^' h2 {9 l) u5 f" k //////////////////////////////////// 3 Q% B" V$ j& E: S7 c, } double e_err[HN];8 e, l. W% W2 H H- Z9 B1 u Err_H_I(){$ S# K: G. l6 @ double sigma;5 F; t# y0 J" ]; L/ j //for (int hidden=0;hidden4 x0 A1 u; M/ l! E, m for (int j=0;j<HN;j++) * l0 j2 o! T# J+ u1 v' n sigma=0.0;% ~& ^9 F7 y/ u( i2 z for (int k=0;k<ON;k++) : r& p. C* d9 p% S sigma=d_err[k]*V[k][j];6 s3 R$ G* L* W( t, J R } & }5 P/ i8 n C# n0 w" J e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 3 d8 g `9 b8 V' p- ?2 z }0 e* O2 z3 y3 v0 g$ ]& F3 X! E return 1; $ k4 T1 D3 _& ` }//子程序Err_H_I()结束 2 p1 O( u3 _8 A* J m$ z //////////////////////////////////////////////////////// 1 g9 v/ G) M: z; S+ n //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序////// " N4 M# C/ R# Z E //////////////////////////////////////////////////////// 0 A9 ]5 `! ]9 S Delta_O_H(int m,FILE* fp); W7 t* B$ s; Y$ d+ n8 t/ W8 J { % S4 [& n+ Z8 `/ s5 K% {$ } C for (int k=0;k<ON;k++) P3 v0 \3 y' x0 H4 B8 ^ for (int j=0;j<HN;j++)* \$ g1 ?7 M, t //cout<<"第"< 3 X. T0 f3 F, U fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,W[k][j]);- X: |6 ?$ a. m3 d+ w8 H h2 q V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整 0 s- w5 V9 K/ d( z$ J' E5 R }; h9 T- d4 O, x7 F' F: Y3 j gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整8 U) t' T5 |" M } 4 `% Q7 }1 {/ L+ H0 ^# C6 v3 b return 1;6 a3 |" Y& t( O( k; n }//子程序Delta_O_H()结束" S$ h1 V+ C' s+ D* b' S# _+ Q8 u ///////////////////////////////////////////////////// 9 ~* {5 `% H4 i //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////! F6 ~& ?3 O! l /////////////////////////////////////////////////////* v4 z& \+ U# k8 `( b Delta_H_I(int m,FILE* fp)% b) x0 Q6 g7 c4 v; ] {( H& x* o3 I: A8 Y for (int j=0;j<HN;j++) 3 \# A: E9 B, l3 e1 G# N for (int i=0;i<IN;i++) $ n' D" y3 N1 E& U* Z //cout<<"第"< fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,V[j]); / F) z( O' }2 n! s" ]& l5 {# k W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整 ' `1 {0 H9 U3 D# t } 0 F/ k1 }2 D, b7 z sita[j]+=beta*e_err[j];8 z) i% R" c" K) D0 d B }" z3 r) A7 P6 o1 s' \* z3 b; o6 S return 1;5 c4 M- w) f3 I/ T/ m2 C+ I0 G9 b }//子程序Delta_H_I()结束$ @, R+ g# D* ~- ^, X! X9 v /////////////////////////////////8 D1 {5 |+ k" E. T1 o1 u //N个样本的全局误差计算子程序////: c7 {$ `' i/ V$ c* D: c6 D /////////////////////////////////; Q8 H- [" U- V double Err_Sum()2 ~9 A) k- K0 n {% ?1 t/ l' z7 A" I9 \# |! m double total_err=0; 0 e( i7 M7 t; L! f$ {0 D for (int m=0;m<N;m++) 0 U, r, m% E% i: Q5 r q1 z& C total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差 ' F- Y+ w _2 y* m1 N) z5 ^ } ) r2 ]3 E( k; b W# u. b) ^$ ~ return 1; ) {8 g5 b7 p8 n+ S9 v1 }$ E }//子程序Err_sum()结束5 a$ M" O2 ~. V! d9 r; M6 Z; Y /**********************/ * M. t$ O, g# j$ h. L /**程序入口，即主程序**// t* T2 c) Z& ]# E /**********************/% \* P5 v* o$ @/ H3 `! f9 F9 `' x# C main() A) K8 F* t0 ?- z {( H$ y* V4 p- O- L( Y$ V( \6 C! } FILE *fp; . l9 ~) }0 B5 n( V double sum_err; 3 j K6 y8 q! e6 M( w int study;//训练次数 # [8 O) s8 o! h) v9 e( [ if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)7 e& W& C% e0 s8 q/ J3 U+ U5 F { ; D2 d% j- s2 ~ printf("不能创建bp.txt文件!\n"); % N* h q, ?1 U5 c. P exit(1); + S4 I# p2 p3 T9 \; Z3 p/ d; ]! i, W }( Z+ X! |- A @& D0 ^1 v& t# {* ] cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";- q9 e9 K; _- |+ P8 b cin>>alpha; / p; [+ ~5 [' U b6 e5 E0 g! Z cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";- F) C/ F; g0 o+ z cin>>beta; ; Q& s( f3 P# O$ C- x' V% X& d int study=0; //学习次数 8 i1 I* h: P% c. B3 t1 W double Pre_error ; //预定误差 5 x. A7 P( d3 I. C& B" |/ W cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n"; & V% s2 W/ r. S& z3 }5 n cin>>re_error; 3 m# d3 Y; k0 ? int Pre_times;1 z3 Z7 i4 Y8 E9 p( O cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";; t8 F2 L" R. v6 ?0 A$ I cin>>re_times;# A7 P$ J1 D$ o& n3 ? cout<<"请输入学习样本数据\n";4 R; z, M+ E* k( d& h* t# v1 T { ' K1 s( O$ t& U! N3 H$ p for (int m=0;m<N;m++) 8 c' a' m8 O7 B; e cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; ! k) n( c( y4 {1 d- w" O for (int i=0;i<IN;i++) 5 y, [* k+ e3 h6 x% J: K; S5 W cin>>Study_Data[m]->input;, r" l, O( ^" g1 u8 L } 3 i7 U, m6 c- G6 h* x: b$ v { + Q) M' w* x. z7 Z# R) b: l/ {% \3 A for (int m=0;m<N;m++)+ l. k F4 x. z4 E) Q# } cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; 9 m9 d4 c* r6 J4 n8 b' _# E for (int k=0;k<ON;k++) 8 Q6 L: }% P$ o cin>>Study_Data[m]->teach[k];0 d2 J' `& p( _* z( Z+ G! ^ } + y$ Q: a7 h/ [; b initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) 5 a( w7 p% [; J0 r! u* G, H do* ~6 e, q- Z1 T% c8 {" v% W) E) [ {3 x+ d$ x" a1 d0 R% |4 Q/ `! G0 C ++study; ///??? Y4 X7 C% A/ }3 W- ~4 G for (int m=0;m<N;m++) % u- K# I& I" @* }2 N" E$ w {4 \. ~, A$ m; W8 L: v) I input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) 9 p. t0 `, o8 W& T6 j- ^ input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) ; @) [5 l$ K& F. _0 m3 o3 c H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4); P: M/ r( N* @: M1 h O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)3 B2 H) c7 M% [# j* ? m Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) ' }& J9 c' ^4 r( b. Z Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7) $ V: ^) j) \' u' ?3 m V, T Delta_O_H(m,fp); //第m个学习样本输出层至隐层权阈值调整、修改 (8)( ]1 w0 T/ v# o; j9 P) t/ q! ~ Delta_H_I(m,fp); //第m个学习样本隐层至输入层权阈值调整、修改 (9) 4 W8 b; x w1 P } //全部样本训练完毕 ! ^, T" D- H' K/ A sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10) 9 T7 T/ U3 @; L1 E, i9 H! s. y1 n5 B3 M {- ]" s$ E7 p% C' [ cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;0 J- G" Q+ {8 J2 ^2 C. n: ~: k fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err); 9 w( z( f$ i7 C A' Y$ Q }8 X# {3 x4 a6 P! s; F while (sum_err > Pre_error) //or(study 6 S. h: l, V) @) E { //N个样本全局误差小于预定误差否？小于则退出 (11)6 @+ M3 R! r/ e% w cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;+ ~+ U* i2 |( m fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err); & L" ?4 k* b! m3 {* v fclose(fp); $ ]) k9 P; m# k* z/ f6 g8 ^9 [5 m } $ k9 i( d) N- r: W' s! n char s; 7 k, d: J( m; g& `: l0 h: K cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";) F6 F2 c4 e2 G% E# x6 ?! w# J1 A. Q cin>>s;+ r8 G" w6 q1 v# K# N- y return 1; ) a" [' `$ k1 P9 D9 T% ?" p }