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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"
    3 [4 y2 m8 Q! g& F5 e
  2.                   #include "iomanip.h"
    : X1 P7 ~) b( l
  3.                   #define N 20 //学习样本个数
    4 F) O; \" W0 v  t. R) _" M/ ?
  4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目, ~; e9 M% w- ?5 E$ S
  5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目
    , u$ H; x$ T: R' X
  6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目$ N* O# m& m, \
  7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据9 Y5 ]+ a3 O$ c- L
  8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据
    2 g. B; \) e* _: j2 X7 [; g
  9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值# z9 U) J/ v7 ?- e) ~2 G1 A
  10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
    & i, H" H4 Q$ m- I) Y! f
  11.                   double X[HN]; //隐层的输入4 a7 T, a9 v9 l
  12.                   double Y[ON]; //输出层的输入# Q/ F  I$ R4 o1 N/ J  v
  13.                   double H[HN]; //隐层的输出0 f: k- j/ d. u2 ~; a
  14.                   double O[ON]; //输出层的输出
    1 ^  ]9 O  `# |- g
  15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    2 a& l* o) n! f
  16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值9 i  g' c2 a7 N: t' E
  17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差
    : G* ^* {4 C8 p% F( m2 V0 ^4 w
  18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率% q) P8 m; Z+ E) [: o
  19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率: v" R  u& M3 p* |  ~* T- M' O- p, X7 f
  20.                   //定义一个放学习样本的结构7 u* T( D2 S8 u* G- {+ s. O( E- x
  21.                   struct {9 b3 M! i9 V: o/ A' b0 L
  22.                   double input[IN];
    % |1 f! M4 M) [7 k: M  o( k
  23.                   double teach[ON];
    + j9 z$ O$ P, d8 G. \1 j9 k
  24.                   }Study_Data[N][IN];( m" Y! K) b& w: y* a! [
  25.                    9 k2 e9 J0 ~6 c7 R) S# h* f
  26.                   ///////////////////////////+ N/ \* E$ b$ ?. x/ q- w# i( O
  27.                   //初始化权、阈值子程序/////: w' w6 M) V6 {. [
  28.                   ///////////////////////////
    / ?9 e% }4 E, U4 k. f, l. F7 B
  29.                   initial()6 O) Y! D5 g) Z1 f* V
  30.                   {; W! h2 R/ \  A! X' z4 K
  31.                   float sgn;
      F; U) C, {5 @# C; L  Q
  32.                   float rnd;
    , m  t! a- W; V: m3 a" w
  33.                   int i,j;
    : M( i/ y$ @; m  L$ v3 N# u
  34.                   //隐层权、阈值初始化//! J% n' Z4 j' ?. c
  35.                     {
    / C: \5 H: D' r- o$ b: m& T! m
  36.                     //sgn=pow((-1),random(100));7 [+ ]3 J+ o! H+ {$ G  e  w6 @0 g
  37.                     sgn=rand();
    + \" B/ J/ \. D* v( M# ?, d8 X) D
  38.                     rnd=sgn*(rand()%100);
    , s1 w# V! i0 u" O
  39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    4 V- |+ g- c/ Y
  40.                     }
    ; d9 m5 C2 |0 p
  41.                   //randomize();! N; i2 O# z, ?& V$ A5 t* \5 ]' F
  42.                     {: j2 ]1 ~6 }- e+ d
  43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));
    1 K! B- u7 t2 `: m* t+ \
  44.                     sgn=rand();
    3 G4 f/ g2 {4 d" l% s
  45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);5 O- y) q* _1 C8 ^, o; u0 |, {! D
  46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
    8 J) Q. F6 r! g* Z5 S2 r
  47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
    + q9 V+ H: v$ \
  48.                     }
    / u9 @; a0 r& `$ h! ~6 Q
  49.                   //输出层权、阈值初始化//2 U' S) h4 m6 b+ n/ v( l
  50.                   //randomize();
    3 P" E' \) X4 `; z
  51.                   for (int k=0;k<ON;k++)% z- G+ ?9 m6 i# J, i
  52.                    for (int j=0;j<HN;j++) $ k5 N6 A; C: m. k( `( E  w# x
  53.                    {$ n) w& F7 J0 `+ Y5 d
  54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));/ t" m; D% Z" a: j
  55.                      sgn=rand();/ C) R0 s& p' b) s
  56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);
    # p) E  `% u) l6 c; _, v- {  ?/ U- s
  57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化/ m8 V) i" }8 j: r
  58.                    }
    3 b$ d9 {6 m. Y; G. ]- f
  59.                   //randomize();: Y" v5 B1 k% @( e, {
  60.                     {1 w" ?3 W2 k* K7 k$ A3 K3 O
  61.                     //sgn=pow((-1),random(10));
    3 Q4 R5 S' c" `( |( f5 \" [
  62.                     sgn=rand();. V) `/ ~% D* |  F8 c
  63.                     rnd=sgn*(rand()%10);; ]' ^9 m1 w7 m
  64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
    1 `) j  M. W: L6 X0 P4 r
  65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;* A4 t: z, a( T( V& Y
  66.                     }
    6 T5 t2 U; R3 Y& u
  67.                     return 1;
    ) U" c' T) p9 I
  68.                   
    3 K6 z* f1 K' T  ]3 `
  69.                   }//子程序initial()结束
    # ^3 W! w" ?, S
  70. , W' F1 {* Y4 h; J& Q8 Q# h- d
  71.                   ////////////////////////////////+ j/ j# `( Q1 T
  72.                   ////第m个学习样本输入子程序///7 ~# s# o; o4 H& U# J; A
  73.                   ///////////////////////////////) i8 @0 d, G4 {& s" f
  74.                   input_P(int m)
    6 \/ k3 y$ D6 ^: g1 ^) E3 H
  75.                   {' z5 Q& o* [+ q. D8 k* G0 D
  76.                   for (int i=0;i<IN;i++)
    * h0 B. j2 e% o; \7 u( ]7 D
  77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];
    : d! u( I0 L) n+ _/ d0 \
  78.                   //获得第m个样本的数据1 B0 q/ V( j) ^) w+ L. e
  79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：
    - v; ^- D' k7 D
  80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);8 M" }2 V9 Q+ O  W
  81.                   return 1;
    % w6 S5 C/ `7 U3 H- D1 R4 e' g
  82.                   }//子程序input_P(m）结束
    # ]2 c3 O5 f/ a: B! d! B
  83.                   /////////////////////////////$ S- l9 ~4 ?5 {6 j
  84.                   ////第m个样本教师信号子程序//
    8 D0 M8 r6 R+ x& g, R2 `$ O1 o# p
  85.                   /////////////////////////////
    3 L9 E) N3 s# |8 V& R
  86.                   input_T(int m)
    4 Y) g8 C) F% I0 N7 u! Z
  87.                   {
    9 r9 N! o5 q) b  J$ }
  88.                   for (int k=0;k<m;k++)7 s( ]; x4 W$ w7 f/ |& x3 i  C
  89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];
    9 J9 n4 A3 T( y7 }3 L- `. G2 f( L
  90.                   //cout<<"第"< //3 W4 j7 ^& w+ ^( G, T! Q" k) X
  91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);
    4 _1 k5 k; X0 w5 K* x1 _; v, D/ a. |% F
  92.                   return 1;
    0 E  X8 j4 M3 B- S& g( L) [# a3 {; [3 \
  93.                   }//子程序input_T(m)结束
    $ B& g6 {$ N9 e8 n6 T
  94.                   /////////////////////////////////
    ; Z9 b' \; l; i! U  P
  95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///; ]& d. I2 e) _: x& p$ \
  96.                   /////////////////////////////////+ m4 K0 M) U( ~  d9 t, y
  97.                   H_I_O(){
    1 a9 q. Z9 o9 x# \: M& P
  98.                   double sigma;
    9 q/ B3 ?  q  X' C# L
  99.                   int i,j;
    1 C: Y+ |' L1 V/ E- W
  100.                   for (j=0;j<HN;j++); s% ?5 k3 ^% P+ E2 S
  101.                    sigma=0.0;/ {, q4 |5 m1 v0 s
  102.                   for (i=0;i<IN;i++)2 Z! u( s9 m- h8 ~' X
  103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积; q: S5 a! y, x, a' O8 y: N8 S
  104.                   }0 ^. d7 V/ }: w% k
  105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入3 Q9 \1 V- J  a
  106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出
    & A5 R. [! ~5 I" Q5 Y0 Y
  107.                   }: g. \' w% D! q$ u- X* h
  108.                   return 1;: q/ l: n9 L$ V6 k3 U3 K
  109.                   }//子程序H_I_O()结束& w& R$ R7 @. \
  110.                   //////////////////////////////////// B- D8 X1 M# D  {$ ^& B
  111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
    3 M; d, f7 [, x& U$ |" t/ `0 v( B
  112.                   //////////////////////////////////// u+ I  o/ E2 V" T
  113.                   O_I_O()1 B3 Z+ w. r, D
  114.                   {, v' _' C6 L& z: t) A0 B+ e
  115.                   double sigma;
    5 W% [0 Y' B7 C* j% N; Y
  116.                   for (int k=0;k<ON;k++)( o- @7 a- Q" s: n0 L' k* H% q
  117.                    sigma=0.0;
    1 e. b% }4 K% ]; x) [9 y, Y) C* w' S
  118.                   for (int j=0;j<HN;j++)
    # X3 X# l% X* M3 w2 W: X4 P
  119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积- s  W8 [6 I( s  k
  120.                   }) R& i3 D! r% \
  121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入+ {( @' q' P, e6 [" F8 m
  122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出
    - q" B7 m6 F4 {7 u, ~7 C4 {
  123.                   }7 E5 E' d9 _  U: I/ K' @, [1 s
  124.                   return 1;+ W7 O$ Y' D: m, _
  125.                   }//子程序O_I_O()结束
    % U, B3 X8 V/ O3 V
  126.                   ////////////////////////////////////+ s# w, n9 `- [6 ^  N2 n8 @5 Y
  127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////% l8 Q* f) l5 D  O' Y- l+ i
  128.                   ////////////////////////////////////
    ) r# d' N* H" E) J4 z( k1 a% x( `6 T
  129.                   double d_err[ON];8 R  J9 J* \* ?/ e* h/ W, b9 [
  130.                   Err_O_H(int m)
    + R! x7 Q8 N4 r9 b
  131.                   {
    ) f  m3 c* `/ s+ r9 T
  132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的: m& V! V0 @/ A0 A8 R
  133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的, a+ J8 h# ]4 @0 @) H/ @/ t, M
  134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???
    : y( S& X$ d0 G0 O
  135.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    3 s3 s2 ]' o" D: g; l
  136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];4 g, h, D  Z) g8 E- v
  137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差4 s( a1 E: [# {  E
  138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);
    3 P  f, n; [% J$ A( V1 K0 a6 ?' {
  139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差# R! ?8 K1 d4 f
  140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);& d0 V- H7 b  u, D' W9 E6 G7 H
  141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差
    0 i8 t8 _5 W/ o* F* z' P2 q) p
  142.                   }
    5 i' y! H7 k" M. T  Q
  143.                   err_m[m]=sqr_err/2;
    / M# i1 ?# Y, ?* P: Y0 v/ U5 }
  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
    & ~& Q3 {, @  M
  145.                   return 1;5 z2 z" g8 Q9 ?( ?0 {5 q
  146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束
    : T, E: y: O2 t8 S: _: f
  147.                   ////////////////////////////////////
    ( l) ^. Y5 |& p
  148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////
      l0 k  B6 x) h5 Q& h) l6 q
  149.                   ////////////////////////////////////1 H8 Q( Q  u( H; l& ~8 x
  150.                   double e_err[HN];' I3 q) ?/ t7 k: h
  151.                   Err_H_I(){
    7 T! ~6 l8 X& e+ n9 K! `
  152.                   double sigma;/ r9 y+ X) V! h. @+ e
  153.                   //for (int hidden=0;hidden
    4 D9 Z3 S3 q$ E' s2 a8 H3 C
  154.                     for (int j=0;j<HN;j++)
    ' ~$ R* ]# ]* U: P/ h( [1 P4 g
  155.                     sigma=0.0;
    : b- H+ \' r3 r/ [& b. G% Y
  156.                        for (int k=0;k<ON;k++) " N. E& H: |- d# M0 O/ k, ~
  157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];1 O0 X  S1 h% I
  158.                   }
    - S5 N( ]# D. i: p( V
  159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差' @" ^" V/ m. `* U+ K+ s
  160.                   }
    9 M. V/ p, f8 x. ]
  161.                   return 1;+ O. s- u& b  w# T: u/ j! ~1 q
  162.                   }//子程序Err_H_I()结束8 T$ T9 U  x" g5 A) f& D$ Y
  163.                   ////////////////////////////////////////////////////////
    % e% |* k' b0 Y3 w/ Z
  164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////" n; F  @6 S  Z
  165.                   ///////////////////////////////////////////////////////// O" u+ N. s( n  m
  166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)
    3 w$ t% L6 w( \2 j
  167.                   {
    9 C0 T% ~! h! n
  168.                   for (int k=0;k<ON;k++)6 V; [9 ^) w" j% T7 B" r* n. C! Y4 |
  169.                    for (int j=0;j<HN;j++)- T5 l( B4 ]% U% l/ M2 V
  170.                     //cout<<"第"<
    2 H+ V' f+ A2 W! L  x( ~' ~  S
  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]);- K/ V* z" o) t# l( {
  172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整
    ( L/ z2 D" \! U( z9 A, j) @$ I
  173.                   }
    6 W2 b! O, P; h0 j  V: U# }
  174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
    9 O: A: N- t3 _
  175.                   }, B4 |, W+ _' j5 `4 n8 Y
  176.                   return 1;% T8 e( a! V. A
  177.                   }//子程序Delta_O_H()结束
    5 K# h  B& n5 w1 C( ?. x. Q
  178.                   /////////////////////////////////////////////////////% R# l% a) W# j4 Z
  179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////( y+ G2 `9 e8 [% ?! D* o5 i
  180.                   /////////////////////////////////////////////////////5 F+ ^. ?2 ^- V# ~6 h& l
  181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)) I* t0 J7 V' |
  182.                   {
    3 a  z% t; t3 R9 {
  183.                   for (int j=0;j<HN;j++)  e8 A; _* Y! q7 z
  184.                     for (int i=0;i<IN;i++) , z* D# [7 P% B" f" K" W+ ~
  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]);4 g+ W/ ], G, }) R9 W
  186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整
    : `( m0 d5 X' l4 H
  187.                   }1 t) P) n/ x- g
  188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];# j* m" e: }/ @" e' Y' t
  189.                   }- y! _- O9 C+ n' v4 f2 [, s' l1 @
  190.                   return 1;& g. `' U. S; |/ {% M5 H
  191.                   }//子程序Delta_H_I()结束
    . q& v9 [0 k8 s* U
  192.                   /////////////////////////////////: u' m6 z7 `2 m: z
  193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////  }# g: Z8 q5 f1 N; l+ r: o
  194.                   /////////////////////////////////% ?7 L. v, E2 T8 R0 p' X
  195.                   double Err_Sum(): `( ~  G' Z9 i! G6 p" O: ]
  196.                   {) A- Y& f: m8 `1 ?1 w9 d# r1 u7 Y
  197.                   double total_err=0;
    / ^6 ~- g2 ]+ T! V# t1 f& }. u
  198.                   for (int m=0;m<N;m++)
    : ~0 ]$ I& n/ ~- K
  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
    $ s0 w! ~4 X! {5 Z
  200.                   }3 [6 D0 E' o) G- P
  201.                   return 1;
    ; Y4 ?  n8 N, q  H3 W& b
  202.                   }//子程序Err_sum()结束1 w0 ^+ J' ^" I% B( `
  203.                   /**********************/- X) ?: _# ^3 }3 @* u. U: I/ H6 [
  204.                   /**程序入口，即主程序**// t* O% @! W; Q7 E9 l; ^
  205.                   /**********************/
    ( M2 k( N# n( g- @
  206.                   main()
    2 G1 ^& a: u* o- J+ m4 B" w" H
  207.                   {
    - d& I0 A" T: q4 ?
  208.                   FILE *fp;% M, d; D6 Y# s. h; b% m
  209.                   double sum_err;
    # D7 u7 L- O5 `; }  C4 z1 q
  210.                   int study;//训练次数
    1 l2 I: n7 E. a) p  u/ Q
  211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)8 C5 m: {: K' U1 J5 l' b
  212.                   {- a2 t+ G1 W. O" V8 L
  213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");
    2 ^, Y5 V3 B$ ~' o8 |9 ^
  214.                   exit(1);) h" ~8 |0 u/ A& i+ e8 o2 n
  215.                   }
    9 v3 n* s( S* L: x8 `" L
  216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";
    5 S* W& U9 Q, ^) x! t& B! `: i
  217.                   cin>>alpha;
    : ~$ g, R% o& ]7 v
  218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
    1 H& h" y2 |+ `9 t
  219.                   cin>>beta;
    7 G& k# \3 S: d0 J- u- e
  220.                   int study=0; //学习次数
    9 c( k. ^/ E7 \3 b6 C! Z
  221.                   double Pre_error ; //预定误差
    7 ]5 w* Y2 s% K( _& t
  222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";1 Z1 A0 ^6 M( S3 ?( |, ]- ?% q
  223.                   cin>>Pre_error;0 E8 t- h9 P0 w5 P3 U: J
  224.                   int Pre_times;
    ! f- t% h  {, T& x
  225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";* m7 y. \& T7 A1 W
  226.                   cin>>Pre_times;
    $ S" z  K2 r; _: I; O+ G/ g
  227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";3 u- P0 S0 e0 j3 a+ W0 y* b4 G
  228.                   {! m, z+ U; X0 R3 U; `4 P
  229.                   for (int m=0;m<N;m++)
    : C- t& l. X$ g$ q2 t8 Z
  230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; % }. u- Z2 i6 x& L+ i6 y8 d9 y
  231.                      for (int i=0;i<IN;i++)5 l+ a+ H! ^: Q+ w; l) [! ?
  232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];
    ( M& v' ?' q7 J
  233.                   }* o% I! q9 H; D) e- U
  234.                   {  
    - p) Y3 o: m( S8 m9 H8 B! l
  235.                   for (int m=0;m<N;m++)
    6 ~& Y& P5 l; ?& w) r# u7 b. d# p
  236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; * t+ \: m1 R0 p4 U/ \
  237.                     for (int k=0;k<ON;k++)" }2 g: C6 G5 V. A( W  i
  238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];. v& Q$ z5 R! O% y2 K
  239.                   }
    $ Z* |; E7 y) \9 ~! ^% P
  240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) / O/ q" Z8 t9 b; P7 X
  241.                   do2 @, w2 M/ ?( N. G4 _4 x0 G* q2 R
  242.                   {
    5 p' r/ H  x8 j$ D# i
  243.                   ++study; ///???
    3 [! n1 h' [5 I1 s' |' I
  244.                   for (int m=0;m<N;m++) ! ~2 N* W4 `! p: J6 D0 [" P  i4 l
  245.                   {, j  P, Z5 Z* G! s; _: F) a8 U
  246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)! w  x/ C% t# e$ u: [
  247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
    + G; N. I$ b" T8 p; @
  248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
    % J! T& v. Z' w- q( t( L4 m
  249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
    4 R0 V- t- B2 c
  250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) * l9 s. W3 X# d* E1 Y$ o( V7 `
  251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)7 g. J: F6 r* n5 B( l
  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), e$ [/ a' }3 h4 {& ?2 x
  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)
    & A$ v- A1 D( a7 @) ^9 {2 Z
  254.                   } //全部样本训练完毕' ?/ k0 V" F: m
  255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
    6 X  V2 F: w' ?; I; i. R1 _
  256.                   {1 e! @( \  h& b4 ~5 {) |
  257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    4 Q/ N5 |4 A5 ~% O9 T. h1 t6 O
  258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);
    % W5 ^! E3 O: X, D; u, q
  259.                   }
    5 G1 i1 ^2 e" Q; g0 I6 v
  260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study' S9 u# w8 D- W
  261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否？ 小于则退出 (11)# Y! p0 l, F9 n1 V  b% [. X( `& ~
  262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    7 g5 o! h+ ~! K+ h
  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);
    ) h5 ]' |. @' B% |' z6 ~) B5 b4 D
  264.                   fclose(fp);
    1 k: [0 ?: E# F' M" |* f( {
  265.                   }* }! j8 L& V! [  F8 E: O6 J9 j+ i
  266.                   char s;
    1 E5 D7 q! e5 N. J. a7 g3 B/ a
  267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";8 k! f; J  o# Q- @3 @2 j9 N6 ^" i
  268.                   cin>>s;
    / M, D- C: b5 R$ y+ a8 `0 F' N
  269.                   return 1;
    - l0 C7 n$ A/ Q
  270.                   }
    7 ?" a. ?* U/ s( \* m1 ?6 S2 I
  271.                    9 x# L/ c4 G2 ?* u# C) ?
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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 + @; S( \) v" t* y' C
" T' e# E2 G' s  ?" A/ u4 d- S  o
1 _# E7 O2 t& O/ r* T! A
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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