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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"
    ! t4 S, a: k* N$ u7 b( W, U  w; p
  2.                   #include "iomanip.h"2 r( i: ~% V5 O- o  W+ P
  3.                   #define N 20 //学习样本个数
    " }2 D, t3 P+ Y& H  @! K1 {( i
  4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目7 m) l$ k$ S$ m* v
  5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目% g- Z% G: T7 a" e' @; i
  6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目  E, w4 _# p: m: g5 u2 C2 g
  7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据$ u# l' ?2 d% S9 e& M
  8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据
    ; g5 H/ M" T) j& @, ]: i
  9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
    . B! s+ d" {0 O$ F6 ]
  10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值  I' {  M; @* B# J- l
  11.                   double X[HN]; //隐层的输入! C. `4 v% J9 K
  12.                   double Y[ON]; //输出层的输入
      x; c5 \4 c* Y# Y* ^
  13.                   double H[HN]; //隐层的输出
    9 f  e* ]0 C4 {/ D( G$ _( s: A
  14.                   double O[ON]; //输出层的输出
    ( y8 W  ^% B* B) H2 p7 W- U; D0 p
  15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    5 q5 F4 z: l) U% p4 A' n% @+ j
  16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值
    8 Q! {) P& Q5 k
  17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差2 G6 g* t. h( f! @! d
  18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率
    0 p  Q  _4 a# w& i  K3 b
  19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率7 }0 i5 K# F& f
  20.                   //定义一个放学习样本的结构- @; W- r* g9 |1 s0 S! i
  21.                   struct {5 U- {& C2 T2 i! o
  22.                   double input[IN];
    ! E( ~# i! b/ H9 Z/ T) R
  23.                   double teach[ON];2 o* w  [+ J: T8 q, L$ m
  24.                   }Study_Data[N][IN];+ i4 W" H; j/ f
  25.                   
    0 I$ p, L5 T3 T5 o. S
  26.                   ///////////////////////////0 G- `! L/ u+ l+ y+ q( S
  27.                   //初始化权、阈值子程序/////, U1 a" l& M3 u7 k" n
  28.                   ///////////////////////////
    - x) T' {  @+ S+ Z
  29.                   initial()7 W1 f, C/ f! V% [: @  s
  30.                   {
    # k4 o' [' c9 X* S8 E: c- w
  31.                   float sgn;. K( ^" }! F) N7 O7 {/ D, _! I
  32.                   float rnd;
    ) Z- A" B$ r! b( b# _* }5 @% O5 m
  33.                   int i,j;
      _$ ~" o( T5 W; ~: V8 {$ g1 e
  34.                   //隐层权、阈值初始化//! L7 g/ l3 u4 N9 X" a: {
  35.                     {7 K7 Z3 ^; G. ~* z( @  D) Z- z& a
  36.                     //sgn=pow((-1),random(100));9 N8 L3 b1 z" F2 F' k( n: Y5 O
  37.                     sgn=rand();
    8 d6 @) H2 z  ~
  38.                     rnd=sgn*(rand()%100);. _) P. U( G3 s; h2 P7 k: x6 j# O
  39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    + T* {$ B8 J. x) z8 p) d7 y
  40.                     }- Z9 ^2 t0 F9 W
  41.                   //randomize();0 {/ Q1 q7 ]; F! R  O
  42.                     {
    . o% Y! E' E" s) ]; D9 }
  43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));/ l3 S# R6 ^0 |( D9 |; U' z: d' l
  44.                     sgn=rand();1 S( r6 A, ~/ l0 s" |: q
  45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);
    8 I# E+ l) u! U2 }2 a/ M
  46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
    7 ~. ~2 F+ G7 K* I& b0 i. L# }/ `
  47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;' ?+ L( D$ F$ S( L' X% f3 ?3 |
  48.                     }0 ?1 J- j# e% o" y
  49.                   //输出层权、阈值初始化/// p3 F$ D: b9 r  Q4 |+ m( t  H0 h( V
  50.                   //randomize();
      [. w0 l, z1 p: Y1 n8 C7 c7 ^4 a5 E
  51.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    " T! u+ {( i; ?! i  v4 d' x
  52.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    ) Q  ]4 D- R1 ]: A/ h
  53.                    {; c' H2 T1 f/ t4 ^; p) m  Y
  54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));# i; i6 \! @9 c1 y; a
  55.                      sgn=rand();* b) K1 R' w! D6 l) _# o: t/ ?
  56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);/ }  f/ h' ^$ A* U: h- L7 p
  57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化
    , r6 b5 G% M9 ?% A
  58.                    }
    1 U! [) v8 g. a9 j" {% p
  59.                   //randomize();
    + l; E1 f: u9 z5 \1 j- k
  60.                     {
    7 v6 a2 R5 M# u5 d
  61.                     //sgn=pow((-1),random(10));3 Y. U  q) ~+ y* y
  62.                     sgn=rand();/ X8 T. c/ S7 x& ]! t% D
  63.                     rnd=sgn*(rand()%10);& R3 ?9 h. l8 n1 `8 @0 _
  64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
    ! H7 q) y/ A& B9 ~9 }+ d+ J/ y
  65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;) i8 V; d8 Y5 j- A' D. A0 R
  66.                     }
    ' j' B5 z/ M, ]6 l
  67.                     return 1;
    3 n1 N2 @5 \. h, M
  68.                   
    : I' p* i; K- R2 p0 a8 y7 ?' }
  69.                   }//子程序initial()结束) A& ?6 O1 c( P7 F+ e5 p

  70. 5 E/ E2 t. ?" ?5 x( g
  71.                   ////////////////////////////////
    ) R' Y) Z& A% A1 k& E
  72.                   ////第m个学习样本输入子程序///
    $ M. F  H! X5 f; l( {
  73.                   ///////////////////////////////
    7 g. g  Q; S# T( w
  74.                   input_P(int m)
    1 ^5 x  N- W, {- j2 g
  75.                   {
      v' f3 H3 U1 a
  76.                   for (int i=0;i<IN;i++)8 K7 K- W9 ~, |/ S, }" Z0 e0 X
  77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];
    + D3 L* L3 a" _
  78.                   //获得第m个样本的数据8 `) v$ N) c  z0 q1 d
  79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：# c* J  c7 a& {& X% ]4 s
  80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);$ i2 C5 w* F2 c$ A7 ?7 c' k
  81.                   return 1;
    ! e) B# e+ n) g9 z  c5 ~
  82.                   }//子程序input_P(m）结束5 z8 K: G+ x1 J3 S9 ?
  83.                   /////////////////////////////! i$ V6 h( R. D4 U1 R& P: f
  84.                   ////第m个样本教师信号子程序//
    " K0 k) j) e  h; ]6 Z
  85.                   /////////////////////////////. J3 L7 X0 p! q( o9 v; k0 h) X
  86.                   input_T(int m)
    - @# i; Q: u( W  `7 `  s8 l- A6 ]3 S
  87.                   {
    6 D" D5 g4 P! K9 p3 G  S5 h
  88.                   for (int k=0;k<m;k++)
    + h+ L; i6 `8 N# V; {
  89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];- @3 j3 r% A( @& Z$ P0 _: d) A
  90.                   //cout<<"第"< //3 l+ P, N8 N7 _6 d. h! J0 s$ q
  91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);
      y" Y! _+ w& \2 e
  92.                   return 1;  G- ~5 `; p9 O- g5 R+ o
  93.                   }//子程序input_T(m)结束; I: p, g8 ?& p. S
  94.                   /////////////////////////////////& Z' @% n3 |1 S4 E5 w8 E
  95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序//// v) k' V+ ^, l7 Y9 l5 z
  96.                   /////////////////////////////////
    / }) q6 ]2 ^2 M; ^$ F
  97.                   H_I_O(){" Z7 n% \- j9 m" C
  98.                   double sigma;! r2 x6 I% w0 h& d7 y& q
  99.                   int i,j;: j; Y& ^  l. ~8 B% Y6 C
  100.                   for (j=0;j<HN;j++)& V3 d# J# r) @  s0 C- P
  101.                    sigma=0.0;
    * M( Y, T$ ?5 P& O
  102.                   for (i=0;i<IN;i++)
    " [- ~( h% |0 R% n) f
  103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积2 b: Q/ _  b8 J2 |1 e: P; w; [
  104.                   }
    % r8 @: H3 L9 ^: ?$ U; h$ [
  105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入' G" f7 c/ ~; o4 z# v
  106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出3 `  k7 y3 k* H3 V, m
  107.                   }
    ( F" m& @. B' ~! O. q8 p
  108.                   return 1;* C" [$ i) `0 p( D8 l" U8 R' ^, y
  109.                   }//子程序H_I_O()结束
    * k# X9 N. o' u4 S' h6 S
  110.                   ///////////////////////////////////
    6 k3 w. F: p6 h+ Y% v* s- T$ f
  111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
    ! D: m3 _0 X2 p( t3 _# o+ o
  112.                   ///////////////////////////////////6 M5 ]9 q* A6 D9 c) Z' j8 s/ H  G: J
  113.                   O_I_O()
    ( N& k# Z, Z  p' g6 O
  114.                   {& K: P9 R; y) i
  115.                   double sigma;
    ( B7 L! y3 e2 {- G& P: U* q
  116.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    & z! L' I' s* U
  117.                    sigma=0.0;/ v7 a/ J+ c1 u0 p" M5 N' h9 Y
  118.                   for (int j=0;j<HN;j++)) `0 j, B+ `' X5 f7 E
  119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
    9 C/ Y& W- W. R' y
  120.                   }+ U' N: [1 D3 o* k/ v/ s
  121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入" R+ ]$ i# r7 s& y0 c7 {, C
  122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出
    9 V' g) f( R" i/ }6 ?& ~8 I; J( X6 D; {+ q
  123.                   }- B' c: Y4 E3 _2 s0 `& C
  124.                   return 1;; y1 i6 u7 M6 l+ z: D
  125.                   }//子程序O_I_O()结束9 H; x, l$ `" ?
  126.                   ////////////////////////////////////
    9 G- M0 @- g. p4 k$ W- ]
  127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////
    + L$ [* T( w* C/ r+ r
  128.                   ////////////////////////////////////
    / t3 I! H9 X. O3 m* r3 J, s! z* G
  129.                   double d_err[ON];; J% U1 K; Z! e: Y4 E- m$ j  D4 e, o
  130.                   Err_O_H(int m)" @( I: S; H2 z/ x! y" K
  131.                   {4 C. X' ]- e! w
  132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的9 Q4 G1 ^* N6 D0 |- s
  133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的% n4 {) `; G; b2 }7 ~- O/ f
  134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???! X0 o0 M9 }& l+ ?) r6 Y. p; [, s1 I" P
  135.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    + J, B4 u( v( G1 _0 ~; {
  136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];/ N, y" M+ F: Z4 K6 x  c0 q
  137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差1 a8 \, n: W* a# z( x2 I+ }! b
  138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);& C& ~  U3 h: d/ R& ^
  139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差
    + V0 |; i7 \+ z* h9 g
  140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);
    7 ?5 C& R6 f5 |. q% f
  141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差
      U% t  S% \2 a2 q& e
  142.                   }& N# K8 `4 R& l6 Y( A# d+ u, D6 P
  143.                   err_m[m]=sqr_err/2;6 j; T& I) f! Y2 G* |
  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" C& S7 I" z7 G+ c+ P& v
  145.                   return 1;
    - X# _* Z# l* w# N" f
  146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束* w) s# F- e' O5 @$ S0 C) F
  147.                   ////////////////////////////////////0 A- g2 B& |. Y; }
  148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////
    # \) M3 k0 A5 }) G! z" s
  149.                   ////////////////////////////////////. N# S5 D9 \3 P
  150.                   double e_err[HN];* K/ d! b# |5 w  C
  151.                   Err_H_I(){' u; Y3 |* n- B. ]# C
  152.                   double sigma;
    $ V, {/ P% r5 |, Z7 a
  153.                   //for (int hidden=0;hidden/ T$ `, X! e5 q0 X# R7 W
  154.                     for (int j=0;j<HN;j++) ( L* H$ O8 o1 @: V9 k5 _
  155.                     sigma=0.0;
    / C- i# E! E" W' F& Y5 U
  156.                        for (int k=0;k<ON;k++)
    9 w# `9 v; S% \% O) k$ j% ^
  157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];. W' L" Y+ a% T3 U2 w3 Y4 n6 `4 S+ Y
  158.                   }, R4 l6 r. N/ N$ ?
  159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差. y- N6 i# s: M! P3 x0 D
  160.                   }
    5 U9 V( r: h  j: x: t% L
  161.                   return 1;
    3 {' s' Z2 B9 O" `: N. N
  162.                   }//子程序Err_H_I()结束6 Q0 B) B7 J4 O1 x
  163.                   ////////////////////////////////////////////////////////0 }! B3 J9 A9 Z) P/ C( D' p
  164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////
    : I9 b. c" c' M+ d/ z  w
  165.                   ////////////////////////////////////////////////////////
    4 v0 j9 T: P, L! W* y+ |% A
  166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)! q, T7 U% \4 B
  167.                   {8 q% I& k2 x  W
  168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    : L5 X$ x  S% R
  169.                    for (int j=0;j<HN;j++)' v2 t' x  P- \9 p$ ~* B: t
  170.                     //cout<<"第"< 6 u2 H% i+ A. F# S2 ~3 @( t, ]
  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]);
    1 [6 o8 ?) P- k6 u$ G' |
  172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整9 K9 F4 B; y8 U
  173.                   }' @3 y! B* f/ j8 |3 h
  174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整# n% W! w  V: F' f; n7 G
  175.                   }
    1 v; Y; J( S1 W+ h) \" w7 F
  176.                   return 1;
    0 r5 R: J# a0 G
  177.                   }//子程序Delta_O_H()结束
    ( m" j/ K7 Y, p2 |5 r
  178.                   /////////////////////////////////////////////////////
    - h- q7 t$ N9 v' t
  179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////2 L( }9 ^# U9 q$ Z) d, V, h# |% Y
  180.                   /////////////////////////////////////////////////////8 C, r8 P. E; ?/ k1 R0 i
  181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp). d7 ]3 k* k7 ?; o- D8 f
  182.                   {
    & Y1 n4 f& C  v$ D) o# ~& S
  183.                   for (int j=0;j<HN;j++)0 L  w6 B) @2 }  E6 ?
  184.                     for (int i=0;i<IN;i++)
    1 o) c4 t1 r" A
  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]);
    6 J& H& j& Z- U& j, k3 [- ^
  186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整1 v& K7 n. u) O1 U
  187.                   }. A* d: S5 K2 Q6 S9 _* \
  188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];; t7 h* a" X& H  W5 I/ s
  189.                   }2 u  m3 m- ^/ `( V; N8 e( i. W2 }
  190.                   return 1;4 J& Z2 c5 U5 w7 }; O( u
  191.                   }//子程序Delta_H_I()结束
    $ s1 s  V' A7 t* y. _
  192.                   /////////////////////////////////
    4 S$ _3 `3 Z( _  ^
  193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////) u2 m4 S5 K1 j. m: S4 H! `. b
  194.                   /////////////////////////////////
    : ^  N; Y) B8 x& M6 ?1 \
  195.                   double Err_Sum()7 _7 K4 Z  \6 g9 B" `
  196.                   {
    1 S0 r# l' ~" x
  197.                   double total_err=0;
    ( O0 b5 I4 l$ \) u% k. Q! T
  198.                   for (int m=0;m<N;m++)
    . R1 X2 G! R  K% f8 f
  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
    - Z" S: V* ]7 m$ q. N
  200.                   }
    ; N7 z9 W, K8 F3 V+ S; Z
  201.                   return 1;
    ; ?, Z+ i, z) C. d4 [4 i
  202.                   }//子程序Err_sum()结束
    * @; ?% T' j# e& S9 V
  203.                   /**********************/8 P. P4 g5 Y8 b& T+ s- h
  204.                   /**程序入口，即主程序**/
    & ?* S* V+ j, Q9 s2 e. w6 I$ z
  205.                   /**********************/8 d. Z5 o5 {6 m* B- ?) ?
  206.                   main()
    8 ]4 r) v) S% N( [% f0 N9 n
  207.                   {
    1 n* q8 q- G; _& x' G
  208.                   FILE *fp;
    ( O" F2 H' s3 Q5 \
  209.                   double sum_err;/ S& X- R% ?: `( C
  210.                   int study;//训练次数, e; I4 p4 j7 x- L9 `7 ?4 U
  211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)( x1 e6 V7 {, g' O$ p# t
  212.                   {
    % }+ v! s" v8 O2 b
  213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");
    5 f4 }( v$ O% `' l
  214.                   exit(1);
    9 x+ f; J+ @5 F8 D7 H6 B/ m
  215.                   }
    $ ^1 z) W" v6 R4 {5 h
  216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";
    5 ?9 M/ ?6 u+ D+ H
  217.                   cin>>alpha;* F% h. P! v: x
  218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
    7 q) ^' N% }% P* S1 C+ u# h
  219.                   cin>>beta;" Q  w8 ~9 S/ r7 H2 O" j
  220.                   int study=0; //学习次数# a+ m: T3 A3 v: J4 G. C6 q
  221.                   double Pre_error ; //预定误差
    # [; [3 E4 ^7 P  n
  222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";
    % S" \7 |, R8 f0 F
  223.                   cin>>Pre_error;
    3 X8 X' R/ Y/ P& m5 c: j( X
  224.                   int Pre_times;$ G6 ]. c( Z0 f% O* N; {
  225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";& _+ H9 Q' r9 q2 I$ L+ R
  226.                   cin>>Pre_times;
    ; v) U: H% C5 \0 n
  227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";  y9 k; f1 {2 Z% N1 A4 ]
  228.                   {
    & b" F& ~& _0 B7 `
  229.                   for (int m=0;m<N;m++)- p" j# C" ^& P/ y, ?0 ~( o! q( y; a
  230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl;
    ' O* x- H* B+ N9 g- b, {9 u
  231.                      for (int i=0;i<IN;i++). E9 j" @/ H1 _1 Z+ ]
  232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];# Q& \3 D. A7 r# [, e- v4 M
  233.                   }3 P! Z2 S3 S  K! K7 O$ R: K
  234.                   {  
    " V9 s& F  U  N3 A9 n/ f7 X- Z, y
  235.                   for (int m=0;m<N;m++)  J/ q; a( P! b
  236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;   q) s/ M, }' [1 H/ P
  237.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    ' \5 L6 h) U$ S3 G5 z
  238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];
    ( U5 L3 x) H9 c/ `( i
  239.                   }! x3 Y9 s) W! s5 G
  240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1)
    6 A" R. Z) Q4 J3 N* p
  241.                   do/ C4 Y6 H) b. `+ l* A! |
  242.                   {
    % {; G* [/ k# o9 |* ~( j; H
  243.                   ++study; ///???
    / s! O2 i/ _' \% b8 j
  244.                   for (int m=0;m<N;m++) , |  G9 G, i2 N
  245.                   {
    - B  k4 u9 W8 _/ R
  246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
    6 D1 U# b* F, Q: _; K" b" F
  247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
    / B& n$ Z/ K5 \0 C  H
  248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
    5 L: g+ G6 |7 F8 |* c
  249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
    7 u+ T4 c7 e$ p1 b
  250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) $ }4 s5 ]& k' [" v
  251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)- F6 J- O" }' C
  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)" v/ P0 T% K# I' A. I# C! w! E+ 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)
    0 h! n- {+ l. m. i- T7 H# n; T, Y
  254.                   } //全部样本训练完毕' L1 q& U1 M; S; U
  255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
    4 O8 f9 j% A$ J. h+ |7 X
  256.                   {
    9 ~6 l* w* ~& b5 Q7 |1 d
  257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;: p4 s8 |4 J5 R- t
  258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);
    9 {: R5 E* Y+ [  e  \
  259.                   }" i. x- N& I+ b  \
  260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study
      u% F3 a2 U' ~3 M: b
  261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否？ 小于则退出 (11)
    9 S5 P/ I- w. t& T) J6 J
  262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    , ^: t' Y$ R# M; j/ O7 U
  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);; v( E- ^. v* }+ e$ P+ X$ f$ L
  264.                   fclose(fp);+ s: D" |* p2 b* `
  265.                   }% d  n" U: d+ p' R4 k
  266.                   char s;
    ) v2 G7 p* G' @
  267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";: N2 F. F) ^" g5 X: G+ r
  268.                   cin>>s;
    9 @5 x+ f; m* q# e4 T% t0 z
  269.                   return 1;+ |7 L; k  N5 F$ L
  270.                   }
    1 ]) y; C3 A& o+ c) @! [4 U0 }
  271.                   
    * o2 _5 q/ Y  s* b. I# y
复制代码
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 * Y, r# F8 C- r  t% n$ j4 m

2 S% L5 w: C- x: I5 d9 w
! J7 j1 {7 x& A- n$ \$ x5 Y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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