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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]
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": w  O; _$ I) F( G$ u
  2.                   #include "iomanip.h"$ m4 a+ `4 {  ^% ?5 m6 }
  3.                   #define N 20 //学习样本个数
    0 L9 ?( B) V7 l/ c
  4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目
    / ~  }" k+ r+ _  [, N1 h
  5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目
      T4 N( p* W# @% W
  6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目+ Y( t6 F1 |" N3 f
  7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据, v( `# Q5 N4 d6 O. s
  8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据3 q5 K1 M6 ]3 D6 A/ t9 n4 e1 s
  9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
    * c$ z/ r4 z  D3 S% t. r
  10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
    9 Q& h; M) n* E- ~9 Y
  11.                   double X[HN]; //隐层的输入
    9 I4 e$ a0 S& I8 F- G( ?& E( _
  12.                   double Y[ON]; //输出层的输入% L4 s9 ~% ?! ^2 k. p- `
  13.                   double H[HN]; //隐层的输出1 }; L& [+ I7 c. I
  14.                   double O[ON]; //输出层的输出
    8 c6 r! R/ M9 P5 Y( o5 M
  15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    , y4 g5 c% E. t% S- w% H8 Q
  16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值0 q+ p" W6 u3 x( z' M9 v: j
  17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差$ q$ Z! V* E. S$ Q- p
  18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率8 @& m) a. r" e4 \
  19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率2 k3 F2 n* k! p$ I4 H1 h
  20.                   //定义一个放学习样本的结构
    2 F# ]' u9 C8 \7 j  `
  21.                   struct {, K# o8 F% }+ R8 `% u7 f" k2 H6 C
  22.                   double input[IN];
    1 [: ~" h! o9 C9 [3 z
  23.                   double teach[ON];5 S& T" o, b- o3 C# |  V
  24.                   }Study_Data[N][IN];
    6 L( [* v. }6 x8 w$ b+ P6 H3 y2 p3 u
  25.                   
      g. {) A: O! n% n8 h- Z  O
  26.                   ///////////////////////////
    6 l# P& s& d( A+ R% b/ k* R4 {
  27.                   //初始化权、阈值子程序/////
    / ~. }" f  W  C
  28.                   ///////////////////////////
    ( @( Z! F" a, Z$ _3 e
  29.                   initial()
    6 Y# N2 Q& E) M8 @. C+ H& I( ^$ U
  30.                   {* E* s5 n7 m# e( m3 N' z
  31.                   float sgn;8 V/ R4 z9 r2 r
  32.                   float rnd;5 O+ E8 q$ E2 R' E! v
  33.                   int i,j;
    . |. Q( N9 B  s% c; q( P+ c! K# T
  34.                   //隐层权、阈值初始化//5 R* H6 Y3 i0 o7 a5 O
  35.                     {
    / G$ ^  G- _& z
  36.                     //sgn=pow((-1),random(100));7 x1 C$ X( A( N$ K
  37.                     sgn=rand();
    5 F  c7 I3 t+ N! S
  38.                     rnd=sgn*(rand()%100);
    - ]) e6 g; b& n& o% [3 t7 m- z, N: i2 L
  39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    & @8 T/ b2 t5 V9 X
  40.                     }
    & R4 R8 v3 B' [4 h, [
  41.                   //randomize();0 L0 [. Y, N1 s4 t% ?: S4 j
  42.                     {2 R  N) I) J* q7 ?  C  K
  43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));/ _+ ~( X/ @+ B5 [
  44.                     sgn=rand();* z" I0 f1 q% S  f  C. J# K* M
  45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);
    ! {& h! F) e/ @) h& M( C
  46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
    : q! }) G1 ?; s) M
  47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
    ; Q9 l$ W; q& S& ^! \+ X
  48.                     }  P0 g: }1 A* |* }8 d3 G
  49.                   //输出层权、阈值初始化//
    . ^; }- r1 l! V+ R
  50.                   //randomize();
    * X7 u% }# }2 Y: C* ]: O
  51.                   for (int k=0;k<ON;k++)7 ?. t5 q! Q5 B- S
  52.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    # R: o+ R& X" x, g* t' q
  53.                    {7 y6 g: W. g" s6 G
  54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));1 N' t9 p7 K) D1 @8 G$ Z  j, Y
  55.                      sgn=rand();! l9 O- v/ ~" b4 e9 g# a
  56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);
    ; r6 }: r3 s* a
  57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化) Y7 g4 V. r& ]$ Y1 ~! |" Q& U
  58.                    }
    # L5 g4 K8 c( U  y8 `. ~' l: G( A) a
  59.                   //randomize();9 \, a( T# r3 K  A8 w
  60.                     {
    " o5 L+ L. k! w6 P
  61.                     //sgn=pow((-1),random(10));8 r: p9 Y# g: Z7 j$ y0 ?( t
  62.                     sgn=rand();
    # C! |$ P1 Q; C' M
  63.                     rnd=sgn*(rand()%10);
    7 R3 `* d" o, C# e
  64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化! t8 a0 l( `. _8 e7 v
  65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;  p6 G% F7 o/ k! s
  66.                     }
    ; k; W" U  f" W  ?
  67.                     return 1;
    - P7 t. v7 D; ~
  68.                    ( q: {! K, h4 Y8 H' g2 Z* v( @8 Q! x
  69.                   }//子程序initial()结束0 H8 C) B8 e- E* E8 u: J

  70. 4 k- O3 w4 g9 D9 z
  71.                   ////////////////////////////////3 ^4 P1 j  Y0 c$ j6 x3 }) w7 ~
  72.                   ////第m个学习样本输入子程序///1 Y: n$ K+ {4 t5 M3 M! }
  73.                   ///////////////////////////////5 j: F0 L1 @& w" P
  74.                   input_P(int m)7 b, M0 T5 r( ?
  75.                   {
    ( f% i- q" @. u+ i, }1 Q* U; l
  76.                   for (int i=0;i<IN;i++)
    # H( m; o: U+ P, \
  77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];- v- g7 i& _& W
  78.                   //获得第m个样本的数据
    # q# U: G; _4 f
  79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：) B; Y! G# O& a, U: i) Z
  80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);* d4 a* B4 }8 m
  81.                   return 1;4 |# w' ?0 j( Y9 q5 j$ c  K4 s
  82.                   }//子程序input_P(m）结束
    % D; }; x  e  F' D+ c7 u5 F- p
  83.                   /////////////////////////////! {, B! ~; v! D, p8 a  b
  84.                   ////第m个样本教师信号子程序//
    ; O4 W# z# S2 i0 o8 q
  85.                   /////////////////////////////
    , F& W, \4 b6 I/ z
  86.                   input_T(int m)9 U% T" y* y+ F3 ~+ D6 |5 X9 l0 b
  87.                   {
    3 G0 L, {% i! _9 j* }( [
  88.                   for (int k=0;k<m;k++)  D0 ^2 b1 m1 X) T0 {5 S* H+ u
  89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];" ]+ {' c( E0 e0 E
  90.                   //cout<<"第"< //
    4 t/ D' q1 v1 P/ U8 u
  91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);
    & A  t2 l; `) Q3 s
  92.                   return 1;
    ; `* y# }3 m" g7 w' ^
  93.                   }//子程序input_T(m)结束( N: R9 W/ i- N3 d
  94.                   /////////////////////////////////
    , N% s5 r! j) A2 E- E" a) G5 J% V) b
  95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///
    0 ?2 x2 P" u: L8 w9 g1 w
  96.                   /////////////////////////////////, m6 [% h& |6 F3 V  O
  97.                   H_I_O(){; z* ]; |5 E+ O, d$ J7 Z
  98.                   double sigma;2 @  e* v" ?" H  O: E( C
  99.                   int i,j;9 {" t0 H" [; a$ w! }
  100.                   for (j=0;j<HN;j++)
    ! H$ U) }' A0 m- a6 o( Q' y
  101.                    sigma=0.0;4 Q2 C, V: a3 J! C* j
  102.                   for (i=0;i<IN;i++)
    8 J1 r+ S$ Y6 Z! w. f
  103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
    + |4 x6 }+ k- a/ T
  104.                   }
    , X: ?6 C0 H& W: M" l" v4 i- f; m
  105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入
      S5 ?3 w0 y4 P7 n/ }
  106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出' q8 p% j7 S' F
  107.                   }
      x/ r2 L/ Q/ G) h
  108.                   return 1;
      M: t! |$ U9 Y# s5 A; O1 J. R
  109.                   }//子程序H_I_O()结束
    + u. Y, V/ D) ~1 |  a
  110.                   ///////////////////////////////////0 d$ H; ~5 _2 c# Z1 W1 w
  111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
    # |% m: V, b& W/ P/ S, [
  112.                   ///////////////////////////////////6 n( W- D! s) y; v1 d
  113.                   O_I_O()
    6 V( G8 O# _: t& s" t) ?$ p, m1 h
  114.                   {' Z+ D% q$ F3 F( E
  115.                   double sigma;% @' s8 _6 A, s) s
  116.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    7 O2 M$ M1 v' h) R: a, b3 M
  117.                    sigma=0.0;
    2 ?: W$ D2 ]$ j$ n. O! }6 U
  118.                   for (int j=0;j<HN;j++)
    $ Z2 L" t9 y) S0 K. W6 M
  119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积4 q! W0 F+ a: n9 d. @& m
  120.                   }
    # h& _$ q, O, ?* V
  121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入
    7 K. z; t, [1 S0 A: D0 P
  122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出" ?  s( B& i1 Z* X, F
  123.                   }( o& k+ Z) U/ Q; y5 E7 k" W
  124.                   return 1;2 h3 h! g& ]' V9 P6 |4 r6 l
  125.                   }//子程序O_I_O()结束) O: Z; r/ S# L1 l" k$ j' F
  126.                   ////////////////////////////////////' N: G1 v4 S' _* A: }& L/ X
  127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////
    $ G4 b( j' i: ?% T7 c7 ~; U- K7 f
  128.                   ////////////////////////////////////
    ( Q) A5 G2 _/ k/ @2 {# ^
  129.                   double d_err[ON];
    , q- X! `  ]: x; y: Y
  130.                   Err_O_H(int m)
    8 i* O9 c/ t/ b  u. x3 B+ a5 v
  131.                   {
    2 H5 m  {4 C& a) T+ l8 ?: r% b
  132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的# G$ B$ V4 l# y* H
  133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
    / Q0 [" t9 G6 P
  134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???
    4 B% T0 Z$ ]* @7 `* S
  135.                     for (int k=0;k<ON;k++)" O5 y0 J6 E4 G: N
  136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];
    - {# T" P4 ^6 C6 C
  137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差9 V! H* t: b% G8 ]5 T
  138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);
    ; u) v0 o, `$ Q1 I9 l. g
  139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差* q* T* G' {1 b% V
  140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);
    8 q  P( @8 I; ~2 d" p5 |' z
  141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差/ T, {' ?2 N: ]( c9 i3 |
  142.                   }
    # @5 `: ?5 j: Y
  143.                   err_m[m]=sqr_err/2;
    % V- t+ r( [- Y! u6 {# n6 w
  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$ _; y4 G' K$ |+ E* [7 B( V
  145.                   return 1;2 p+ N6 F6 M$ B8 @; G  v& n$ Q
  146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束8 l+ a+ m# e3 Y5 d) D4 w/ J
  147.                   ////////////////////////////////////
    6 ?! p* R' i) H4 J. H+ s2 w! k
  148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////
    & ?; b* {0 U  ~0 O) U: W
  149.                   ////////////////////////////////////
    6 E& r4 k# E9 c% Y/ a4 o
  150.                   double e_err[HN];
    9 M! L, A) u5 {  p* O0 C' U9 N
  151.                   Err_H_I(){
    9 r8 P9 |" a* ^0 F# A% h7 V* b
  152.                   double sigma;8 C  h. a: }% Q
  153.                   //for (int hidden=0;hidden
    ; d8 c8 Y8 [+ ^' S
  154.                     for (int j=0;j<HN;j++) 0 N# ?# t7 p; |; a7 O5 c/ W2 P
  155.                     sigma=0.0;
    $ h3 o+ h/ ?1 E! u
  156.                        for (int k=0;k<ON;k++) ( ]6 ]2 d0 J; j5 z3 J
  157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];- }! }: O9 [& d
  158.                   }
    ' p9 C! R% ?* I$ ?/ X
  159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差
    ' L6 r: K* H' i3 ?7 \* |  U4 N
  160.                   }
    . G0 M: w! ]( J+ E9 |' s
  161.                   return 1;4 F+ N. V/ U$ e7 h3 d$ l6 z0 C
  162.                   }//子程序Err_H_I()结束+ K/ ~" f9 a$ S) ^+ B
  163.                   ////////////////////////////////////////////////////////3 g$ e  W! B1 Q+ j; F% @8 {2 u; ^3 `
  164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////! ]2 c% j6 n, H5 `/ \$ l: w4 \
  165.                   ////////////////////////////////////////////////////////8 X: S$ A. R, ?( X3 w( P
  166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)
    $ j# m! F3 C, C
  167.                   {: R: L, ]" S3 {: w1 c" g8 K. p9 n
  168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    4 g+ j1 z3 ~& e
  169.                    for (int j=0;j<HN;j++). ^0 J$ j, K9 B1 ?
  170.                     //cout<<"第"< 6 u% Y4 E6 @' J9 a8 v$ J9 j8 k
  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]);! A# \- o# F# |9 t  S( M. y7 i* T
  172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整7 t8 V' o3 |' h
  173.                   }: s, B8 O0 \" W1 m
  174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
    6 v: k& g) W2 \) ]: r, ?& B+ @  i+ |  U
  175.                   }
    % m5 ~$ k: c3 t# n! ]/ b
  176.                   return 1;
    ( w# P& r" |# T5 a
  177.                   }//子程序Delta_O_H()结束; \* w* U: v9 b. b
  178.                   /////////////////////////////////////////////////////# d4 j7 S5 ?! S  |8 K; x( `; T6 n4 y
  179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////
    8 \" H' o0 e5 A3 j5 C
  180.                   /////////////////////////////////////////////////////7 X! A7 N$ R% n/ w3 D! c8 x
  181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)
    3 `; [; c9 l2 X- g
  182.                   {& c' u' ]5 |" S& ?) \' V7 ]$ ?4 j
  183.                   for (int j=0;j<HN;j++). w+ ^+ H3 u. N& Z" F- ^# A
  184.                     for (int i=0;i<IN;i++)
    / E5 i1 F) L- q, y9 A0 [
  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]);
    * h* C- @5 u, ]- a7 `0 o
  186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整* U1 H+ S& _7 v. U2 K/ R
  187.                   }
    ) M" Z  f& ?! b5 Y; B6 Q- Y2 o
  188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];
    , Y/ e4 Y4 I- R0 G' z3 @3 ?
  189.                   }
    7 a# N) q3 `; L3 v# r. ?/ r: B5 j
  190.                   return 1;
    4 {& d  I7 c+ ?3 C# K3 ^
  191.                   }//子程序Delta_H_I()结束0 o9 |& i0 P8 t! Y8 U/ E
  192.                   /////////////////////////////////
    8 H: s- O- |3 U
  193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////
    0 {% |- m( D1 A' `) m: q' b" C8 t
  194.                   /////////////////////////////////
    / m3 F" ^- c( z; n6 Z
  195.                   double Err_Sum()+ G" e% A* Z3 h& s+ g- N
  196.                   {, }/ ~4 u9 X* w
  197.                   double total_err=0;4 ?; [" ]/ R0 G; S: Q. n% R7 n
  198.                   for (int m=0;m<N;m++) + B5 F2 c" B+ b' f& n
  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3 Y4 @. [, @, i% S% U  t1 V, u: R
  200.                   }- c8 s+ F6 G  E4 w
  201.                   return 1;/ Z' p6 b: D  `# ~4 c$ o
  202.                   }//子程序Err_sum()结束
    4 I0 E, G+ F5 m1 f
  203.                   /**********************// A/ g, g/ E/ s9 M. d4 }! F" e* O
  204.                   /**程序入口，即主程序**/1 B4 u" d' _* O' X
  205.                   /**********************/
    - K: `; ]) {7 e- [7 H
  206.                   main()
    1 b0 {! a, ~: g5 u% A
  207.                   {
    ( ^4 w0 G1 Z% i& G
  208.                   FILE *fp;
    9 p7 r' |  U0 N7 Q; U  C  g: h
  209.                   double sum_err;! q8 e7 [/ M& @2 ^) a7 V% c7 E: W9 t: ^) L
  210.                   int study;//训练次数
    ' q. |$ b  O2 Y: [8 _
  211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)% K$ A; l3 ~. c7 T. c
  212.                   {1 \* g& ]/ P) e7 J+ D. s2 K( i1 p- Q
  213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");
    7 g  c! P" n8 M" I# [
  214.                   exit(1);( b/ U" V& I& e& T
  215.                   }' ^" A. F6 `1 e0 I
  216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";
    & e. a, _- Q( a; |) g
  217.                   cin>>alpha;
      k! Z3 W9 [6 n' L
  218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
    8 {8 C) G+ d  Y2 f! f
  219.                   cin>>beta;
    ( x% q4 i/ V" u+ A" H' g. C. i
  220.                   int study=0; //学习次数/ V/ B; o  q" \; k6 Q
  221.                   double Pre_error ; //预定误差
    * P& J: \! p. J/ D" a
  222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";) s* I1 _3 V$ n
  223.                   cin>>Pre_error;' c: ~3 m8 ]! |- Z/ m* u7 T. I0 |/ Z- L  e
  224.                   int Pre_times;5 Y2 l$ N  t' J- }# V
  225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";1 G3 g; B- O6 ]" U
  226.                   cin>>Pre_times;, B$ ]  a; w6 M) t2 e- ?
  227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";7 p: c6 m; h5 R+ [6 k) d# K0 k
  228.                   {
    7 S9 S4 v; X5 r2 N) H
  229.                   for (int m=0;m<N;m++)( r+ W# E. k( ?7 B8 @3 ^+ C
  230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; + F' r* j; `' T; @, R' n! x* B) W& }
  231.                      for (int i=0;i<IN;i++)
    - @1 \* G3 \5 u5 O) i  P' `
  232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];3 i9 b. X7 D+ W' w
  233.                   }# c& g4 j: S- @: J- b
  234.                   {  / o1 s8 ]# i" i' i
  235.                   for (int m=0;m<N;m++)$ M% S, s, N0 J+ c$ F; r0 y
  236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
    ' J( h/ P- O3 p3 a, f3 C! q
  237.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    0 X( v9 n1 z$ w/ u/ }/ K2 c
  238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];: z8 |4 p& j: b2 l3 g& o2 o
  239.                   }
    3 E" R+ x: ?! k: |
  240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) $ H! A% n7 p" f
  241.                   do
    ) O4 k' p1 w/ j: A
  242.                   {  k  I# R" P* G: P2 P: {
  243.                   ++study; ///???
    ) A! n  N; Y; M7 s
  244.                   for (int m=0;m<N;m++) 1 g( ]2 E& p4 V4 c0 O, I) x
  245.                   {
    / b: U  f! u2 X( N* m
  246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
    ! `" n! @7 n9 `- e; x# M
  247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
    / T% R1 u, D& D$ S/ ^
  248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)- V2 D  i$ G/ }1 H; X2 D
  249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
    - Q( D+ n' A" N7 p
  250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6)
    . a( \; {* ]. b1 l3 \4 z
  251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)
    ) j% q, z8 Y* ?
  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)
    4 A2 }1 K+ }* ], @: b3 @. \
  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)
    9 a% P7 ?9 s+ o8 N# Z
  254.                   } //全部样本训练完毕
    . M( K. h* }! n' I
  255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
    ; r: |% Z. `3 L+ D0 z; H4 o
  256.                   {
    " c5 W6 i3 Z2 h% `+ J
  257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;- a3 f  @# y4 j+ D, B/ W8 k1 `
  258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);8 F& a( e$ {1 a6 x% W+ {
  259.                   }8 W8 l9 `8 u8 Z4 l6 A5 R, C
  260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study, {' x9 v; o7 l  F% B
  261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否？ 小于则退出 (11)
      U6 d$ {9 b7 N- U* i
  262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;( ^7 |( `% E) i
  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);6 J6 k( s6 h7 b
  264.                   fclose(fp);
    9 W* A$ H3 D8 k. M
  265.                   }6 k: r% i- w  I8 m& ~0 C6 {
  266.                   char s;
    ' L- c2 V, `! n( R3 q$ ]+ `
  267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";
    ) T8 t  a2 j  C
  268.                   cin>>s;
    5 f! ]" _2 I7 E' [/ @  K- ~
  269.                   return 1;$ I. q6 v  v8 k) I3 O3 T
  270.                   }4 Z/ a6 M' G9 K: d7 s% T
  271.                   
    4 f" a8 L6 e* {$ I
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作者: lijingjjjj1984    时间: 2008-12-27 15:24
好东西，帮忙顶一个。
作者: 庄严肃穆    时间: 2009-1-5 15:20
看不懂啊。。。。。。
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
作者: lele8585    时间: 2009-4-18 10:36
我来看看，谢谢啦
作者: lycnet    时间: 2009-5-6 13:14
ding .......
作者: aimaer_21    时间: 2009-5-17 20:58
我来看看，谢谢
作者: lyaya2004    时间: 2009-6-3 21:12
很有用，谢谢！
作者: traveler    时间: 2009-6-16 14:34
感谢楼主无私分享！
作者: liuyingjie    时间: 2009-7-9 15:25
真强啊大哥好佩服你啊
作者: liuchao20095    时间: 2009-7-12 18:49
顶楼主啊！！！！！！
作者: liuchao20095    时间: 2009-7-12 18:53
有好些错误的啊
作者: anglus    时间: 2009-7-14 13:01
谢谢分享啦~~
作者: 追梦者    时间: 2009-7-19 14:20
这么长，咋么都得顶
作者: Kadyniost    时间: 2009-8-10 01:58
。。。。。。。。。。。。。。。。
作者: axie1999    时间: 2009-8-13 15:48
1# ebookSharing . @3 Q& ^: ]( I6 s" b' t

6 J* m" l$ ~: r% l  O7 T
! }1 w0 @) j/ O+ W# _3 M好不错
作者: fantasy614    时间: 2009-8-13 21:47
看到c++有点头疼
作者: hsasoft    时间: 2009-8-15 13:24
感谢楼主无私分享！辛苦了
作者: hsasoft    时间: 2009-8-15 13:25
楼主真强啊
作者: zneil    时间: 2009-9-1 10:05
很强大的程序
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）
作者: Yuechangyuan    时间: 2010-1-22 14:07
以后要常来转转…………le ^^
作者: yanily    时间: 2010-5-31 17:30
有没有c#的？
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
作者: zerodingying    时间: 2012-2-4 15:40
感谢楼主，很不错的说。。。。。
作者: 小文盲    时间: 2013-1-23 21:41
好厉害啊~~~佩服~~
作者: 镜之边缘    时间: 2014-4-9 23:33
为了收体力



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