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标题: 【源代码】C++的BP算法源程序神经网络 [打印本页]

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作者: ebookSharing    时间: 2008-9-15 19:34
标题: 【源代码】C++的BP算法源程序神经网络

1. #include "iostream.h"
   ! r; e" x8 b2 {% H- v
2.                   #include "iomanip.h"
   , h" F* }1 g& T; ]9 J" j
3.                   #define N 20 //学习样本个数
   5 O' K! ]1 O# C5 u- ~5 e! C4 O
4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目
   # L4 d: d* O3 }) r
5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目
   
6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目
   $ Q: p5 l8 K: w' ^4 a
7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据
   
8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据
   ( O) S& l% h  {( w' L
9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
   
10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
    : d* L" U1 H, l& o
11.                   double X[HN]; //隐层的输入
    
12.                   double Y[ON]; //输出层的输入
    
13.                   double H[HN]; //隐层的输出
    5 r! R" i* e  _" e
14.                   double O[ON]; //输出层的输出
    8 l  N: e+ p0 E1 b. A. l* I5 [: S
15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    
16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值
    
17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差
    4 y8 b' s9 @; q$ w+ O
18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率
    & t* s# D2 |8 ^  \0 d5 D
19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率
    # S5 }2 t4 _+ ~5 P! i6 m. W' z8 N3 \& J
20.                   //定义一个放学习样本的结构
    / ]8 ~$ @( v' d# E" k, S
21.                   struct {
    
22.                   double input[IN];
    : v& a; C& _" o! `6 P4 t1 t  a4 f5 P
23.                   double teach[ON];
    1 V" j6 G* g! Q; I; T' C% y7 z- g
24.                   }Study_Data[N][IN];
    
25.                   
    3 g  q5 M6 m" [- S
26.                   ///////////////////////////
    
27.                   //初始化权、阈值子程序/////
    ) t0 M+ `9 ^, {
28.                   ///////////////////////////
    
29.                   initial()
    
30.                   {
    0 F: w5 F4 _0 I3 s' J
31.                   float sgn;
    
32.                   float rnd;
    
33.                   int i,j;
    
34.                   //隐层权、阈值初始化//
    $ `2 _% [' Z4 u' R7 q
35.                     {
    1 v/ V# ]% S& l" C) g. b! v
36.                     //sgn=pow((-1),random(100));
      R$ x0 u: T. `6 B0 O
37.                     sgn=rand();
    2 T, G6 e+ ~& Y. v" ]& [* V
38.                     rnd=sgn*(rand()%100);
    
39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    4 m, j  n. x% W
40.                     }
    
41.                   //randomize();
    
42.                     {
    
43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));
    
44.                     sgn=rand();
    ! ^+ u" W3 R- A' ^; {
45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);
    ; T. m4 i& z1 n% `" ^! }
46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
    , i  f" O; M: h" D; t# l
47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
    
48.                     }
    ! ]2 X( B, Q3 R6 G+ R2 K( m
49.                   //输出层权、阈值初始化//
    
50.                   //randomize();
    
51.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    6 q% o, o5 f, Q3 {1 M
52.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    
53.                    {
    
54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));
    ) r- f: ?$ m2 _- ?3 P
55.                      sgn=rand();
    
56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);
    7 t/ G9 U) h5 T; |& Q& a
57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化
    * _* q3 ~  z7 T# C
58.                    }
    
59.                   //randomize();
    " q  i3 C  s# P) m2 ^
60.                     {
    
61.                     //sgn=pow((-1),random(10));
    ( {; P3 k& m  L$ Q  i9 m" [2 b; ^
62.                     sgn=rand();
    
63.                     rnd=sgn*(rand()%10);
    ) C) N9 K7 ]  ?, A, B( n/ @
64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
    + I* P6 p6 J8 C  Y) p/ P2 z' I! Y
65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;
    
66.                     }
    
67.                     return 1;
    
68.                   
    " `6 o# r# z8 b' D6 O
69.                   }//子程序initial()结束
    
70. 
    
71.                   ////////////////////////////////
    / D. t+ W% {8 z
72.                   ////第m个学习样本输入子程序///
    
73.                   ///////////////////////////////
    
74.                   input_P(int m)
    & f8 d) a* @& q( ^6 Y
75.                   {
    ( x' }6 C5 q' |8 C( P6 R4 T
76.                   for (int i=0;i<IN;i++)
    
77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];
    
78.                   //获得第m个样本的数据
    
79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：
    
80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);
    
81.                   return 1;
    
82.                   }//子程序input_P(m）结束
    - D6 M/ q3 r- j, z# h3 \9 O
83.                   /////////////////////////////
    ( n& U9 f. g" ~! T6 y1 `; F
84.                   ////第m个样本教师信号子程序//
    , F9 \7 J: a& K" O
85.                   /////////////////////////////
    . B  `- v! Z7 o8 _
86.                   input_T(int m)
    4 n9 v: a( b7 v* g
87.                   {
    
88.                   for (int k=0;k<m;k++)
    + u7 K! J- A: W4 M8 J1 }: c/ U
89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];
    
90.                   //cout<<"第"< //
    
91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);
    
92.                   return 1;
    ! q6 c7 l* U2 r8 {
93.                   }//子程序input_T(m)结束
    
94.                   /////////////////////////////////
    
95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///
    
96.                   /////////////////////////////////
    
97.                   H_I_O(){
    
98.                   double sigma;
    
99.                   int i,j;
    
100.                   for (j=0;j<HN;j++)
     
101.                    sigma=0.0;
     0 E* A, ^# r2 {; P" r; F& z3 u
102.                   for (i=0;i<IN;i++)
     # P2 i. N. u. U- m% z. K; i
103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
     , m( n: B( D/ e8 U# O
104.                   }
     - S( I5 }; R6 w* T( t
105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入
     , ~3 T. E, f) U" u4 b
106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出
     
107.                   }
     
108.                   return 1;
     7 L2 J; z. V0 H% k4 K: p
109.                   }//子程序H_I_O()结束
     , {6 _5 _0 f7 r
110.                   ///////////////////////////////////
     % j% }7 w0 \: V: a) @
111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
     6 Z! m. H. l7 a/ Y2 t
112.                   ///////////////////////////////////
     2 o# \3 n* @5 Q1 x4 E
113.                   O_I_O()
     
114.                   {
     + o  G: k( P$ l! P" \$ Y" j, g
115.                   double sigma;
     
116.                   for (int k=0;k<ON;k++)
     8 Q9 ~) u' }& f7 K: T* |' K0 A) ~
117.                    sigma=0.0;
     
118.                   for (int j=0;j<HN;j++)
     
119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
     
120.                   }
     5 a/ j* U, {% K4 L
121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入
     
122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出
     . E' n; g; t7 E( X
123.                   }
     ( s" k; U4 \, L6 Q- h
124.                   return 1;
     - B9 z: g4 p3 W& ]
125.                   }//子程序O_I_O()结束
     3 L, K) ^3 c: I* C. H
126.                   ////////////////////////////////////
     
127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////
     
128.                   ////////////////////////////////////
     
129.                   double d_err[ON];
     $ L% l( _$ A5 J/ }# W3 {
130.                   Err_O_H(int m)
     ' h5 d! m, `& K
131.                   {
     
132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的
     8 w# `9 e1 [8 X) c' G" r# h
133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
     ) P7 }- q1 N# k7 g) ~, @8 p# N0 e2 q
134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???
     . z7 n% M1 ]1 @% i+ u# U2 Y2 {
135.                     for (int k=0;k<ON;k++)
     4 |  P2 V! T% Q4 E3 R# r/ P3 U; R
136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];
     
137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差
     & n  `9 P/ o( V! ?. Y
138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);
     
139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差
     
140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);
     ( y; o- K; m) V0 O
141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差
     
142.                   }
     1 u1 s0 W8 w- e: z, T9 c$ ^
143.                   err_m[m]=sqr_err/2;
     
144.                 //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
     ) [5 D0 i: n6 C' O+ I
145.                   return 1;
     
146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束
     . a7 c: @. C- H0 n/ s! n
147.                   ////////////////////////////////////
     - G8 [9 a6 W3 w: e* ?
148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////
     2 ?/ m( A8 ?" b: o+ K5 U- {. R
149.                   ////////////////////////////////////
     
150.                   double e_err[HN];
     , |! A2 |( E! P. `
151.                   Err_H_I(){
       A1 J. Q8 E) n! k' O% N
152.                   double sigma;
     $ T# t, m% t' {& r0 }
153.                   //for (int hidden=0;hidden
     
154.                     for (int j=0;j<HN;j++)
     
155.                     sigma=0.0;
     1 n3 E2 C+ V' H
156.                        for (int k=0;k<ON;k++)
     
157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];
     2 e7 X( J* A7 T7 t/ K0 c
158.                   }
     
159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差
     
160.                   }
     
161.                   return 1;
     6 Q! Z9 _" j$ V! b
162.                   }//子程序Err_H_I()结束
     9 \9 a9 Z6 L  V% S3 P! ~
163.                   ////////////////////////////////////////////////////////
     
164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////
     
165.                   ////////////////////////////////////////////////////////
     ' ]  i) U% b* b5 g$ r2 L
166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)
     & t; h5 @) j1 s; f+ n
167.                   {
     
168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
     " V8 ?* Z! [! G* _
169.                    for (int j=0;j<HN;j++)
     
170.                     //cout<<"第"<
     
171.                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]);
     5 z8 b4 H% ?, [; G8 o+ v$ Q, n' P
172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整
     1 e# b9 t* t* I6 A: v, J5 |
173.                   }
     
174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
     
175.                   }
     : E: u7 ~; Z9 |0 w3 b
176.                   return 1;
     . z: l% K' E( Y  b0 e: q% b0 r: T
177.                   }//子程序Delta_O_H()结束
     ) I& ?- H0 p& H
178.                   /////////////////////////////////////////////////////
     
179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////
     
180.                   /////////////////////////////////////////////////////
     + o- K( N' t7 E% }1 b
181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)
     ' u0 u7 S- Q* ?
182.                   {
     3 e* q; J, ~) D+ \# D
183.                   for (int j=0;j<HN;j++)
     
184.                     for (int i=0;i<IN;i++)
     
185. //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][i]);
       T8 [9 V' n2 g' @
186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整
     * Y& E3 u1 N! ?( Z- d4 ]/ S% c) s
187.                   }
     7 G: {  m+ A2 j8 a5 Q5 O* _$ ]
188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];
     
189.                   }
     
190.                   return 1;
     
191.                   }//子程序Delta_H_I()结束
     . k! I5 e6 b) f1 R. Y! l
192.                   /////////////////////////////////
     2 w' U0 F5 }% x. F2 n/ g
193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////
     ' a8 Z* d& B8 `3 M! N9 Y' |
194.                   /////////////////////////////////
     
195.                   double Err_Sum()
     1 v" I0 T+ ?: q2 r
196.                   {
     
197.                   double total_err=0;
     
198.                   for (int m=0;m<N;m++)
     
199.                     total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差
     % c5 k& y# @; [& I
200.                   }
     ' N! a9 @+ `" |) y) i& f8 p
201.                   return 1;
     3 j; K: C/ Y7 i3 f' P0 m
202.                   }//子程序Err_sum()结束
     
203.                   /**********************/
     7 h% U( T3 _8 l! R' I/ Q$ j
204.                   /**程序入口，即主程序**/
     
205.                   /**********************/
     % |& p& p0 \% F( [" q7 M
206.                   main()
     
207.                   {
     
208.                   FILE *fp;
       _! l$ e$ h8 y$ A+ i- w! E- k  w
209.                   double sum_err;
     
210.                   int study;//训练次数
     - E8 [+ i2 d4 q; K) x
211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)
     ( S: m  G1 s" P7 Q. M5 a# d
212.                   {
     * d7 O( o9 q% ]2 E
213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");
     : Z" {* a. l8 q$ |5 J/ I2 o
214.                   exit(1);
     
215.                   }
     
216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";
     
217.                   cin>>alpha;
     
218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
     3 R- v1 C" Z4 e' M# V: X% A
219.                   cin>>beta;
     
220.                   int study=0; //学习次数
     
221.                   double Pre_error ; //预定误差
     # F( Z& s6 K6 q! e$ O1 P8 e$ j
222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";
     
223.                   cin>>Pre_error;
     
224.                   int Pre_times;
     
225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";
     7 d) O* j  j5 x, i
226.                   cin>>Pre_times;
     
227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";
     
228.                   {
     2 x9 E  j5 \( t4 {2 Q* ?
229.                   for (int m=0;m<N;m++)
     
230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl;
     
231.                      for (int i=0;i<IN;i++)
     8 {3 n( z5 a5 L8 \/ r: G, P
232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];
     4 f- K% d5 ~$ O; }$ a$ C, X2 s; E" h
233.                   }
     
234.                   {  
     2 @" v5 C) u* @$ e
235.                   for (int m=0;m<N;m++)
     
236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
     ( H7 c2 J( A* |9 ]. M7 \
237.                     for (int k=0;k<ON;k++)
     
238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];
     8 Y% ?* ?6 o+ m
239.                   }
     
240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1)
     7 m' ~: g0 l4 l4 e/ k4 l
241.                   do
     " h  G. p9 Q8 k1 w8 O7 E- s
242.                   {
     ; [7 B/ P+ t) b& E' S7 W; J- c8 @
243.                   ++study; ///???
     & g3 k7 [* d  v5 Y# W
244.                   for (int m=0;m<N;m++)
     4 A) S5 h! d/ l& A- u; ~* j8 G; e
245.                   {
     
246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
     
247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
     
248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
     ' x) R/ h) [. h6 Y2 G) H" U
249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
     
250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6)
     ) T1 Y- X! o( X6 T+ [) B- d( t) g
251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)
     / ?% q% E0 s1 V/ y$ v* ~
252.                 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)
     7 k* O# g3 G+ `. ^0 i4 C
253.                 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)
     
254.                   } //全部样本训练完毕
     
255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
     
256.                   {
     
257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
     
258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);
     % h7 o1 k! w( S. Z
259.                   }
     
260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study
     
261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否？ 小于则退出 (11)
     
262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
     
263.        fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err);
     - G1 N: F" f8 U* m0 C4 @
264.                   fclose(fp);
     
265.                   }
     
266.                   char s;
     1 b1 R4 J5 S, _: n9 C
267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";
     2 @* n/ l) z( `9 |) W0 e  Q
268.                   cin>>s;
     2 _' A# Q# U/ W/ ^& ?) m
269.                   return 1;
     
270.                   }
     1 |- @( R8 J3 n% I6 I0 v
271.                   
     

复制代码

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作者: lijingjjjj1984    时间: 2008-12-27 15:24
好东西，帮忙顶一个。

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作者: 庄严肃穆    时间: 2009-1-5 15:20
看不懂啊。。。。。。

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作者: qszhu2006    时间: 2009-2-9 22:09
顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶

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作者: lele8585    时间: 2009-4-18 10:36
我来看看，谢谢啦

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作者: lycnet    时间: 2009-5-6 13:14
ding .......

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作者: aimaer_21    时间: 2009-5-17 20:58
我来看看，谢谢

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作者: lyaya2004    时间: 2009-6-3 21:12
很有用，谢谢！

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作者: traveler    时间: 2009-6-16 14:34
感谢楼主无私分享！

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作者: liuyingjie    时间: 2009-7-9 15:25
真强啊大哥好佩服你啊

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作者: liuchao20095    时间: 2009-7-12 18:49
顶楼主啊！！！！！！

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作者: liuchao20095    时间: 2009-7-12 18:53
有好些错误的啊

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作者: anglus    时间: 2009-7-14 13:01
谢谢分享啦~~

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作者: 追梦者    时间: 2009-7-19 14:20
这么长，咋么都得顶

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作者: Kadyniost    时间: 2009-8-10 01:58
。。。。。。。。。。。。。。。。

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作者: axie1999    时间: 2009-8-13 15:48
1# ebookSharing

+ a+ d* ^- {; e6 {- N( L
1 k2 d2 E: \1 }, i( l好不错

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作者: fantasy614    时间: 2009-8-13 21:47
看到c++有点头疼

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作者: hsasoft    时间: 2009-8-15 13:24
感谢楼主无私分享！辛苦了

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作者: hsasoft    时间: 2009-8-15 13:25
楼主真强啊

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作者: zneil    时间: 2009-9-1 10:05
很强大的程序

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作者: kalvin    时间: 2009-12-26 14:14
很有用，谢谢！（本文来自于数学中国社区，网址为http://www.madio.net/mcm）

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作者: Yuechangyuan    时间: 2010-1-22 14:07
以后要常来转转…………le ^^

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作者: yanily    时间: 2010-5-31 17:30
有没有c#的？

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作者: 迷途的羊    时间: 2010-6-4 13:51
谢谢楼主，学习学习看看能不能转换成MATLAB实现

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作者: zerodingying    时间: 2012-2-4 15:40
感谢楼主，很不错的说。。。。。

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作者: 小文盲    时间: 2013-1-23 21:41
好厉害啊~~~佩服~~

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作者: 镜之边缘    时间: 2014-4-9 23:33
为了收体力

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