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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"
   
2.                   #include "iomanip.h"
   6 o  Y6 }( h' c3 T' r
3.                   #define N 20 //学习样本个数
   3 H/ W# t; @( z2 p* b, n# P& A
4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目
   
5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目
   7 M* ?, L) `2 f+ E
6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目
   
7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据
   
8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据
   
9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
   # h4 b/ E4 y/ [" k* c0 b) f
10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
    
11.                   double X[HN]; //隐层的输入
    
12.                   double Y[ON]; //输出层的输入
    & s. r' `1 o' U+ X( R, X
13.                   double H[HN]; //隐层的输出
    / ?* {1 O' Z2 @  _
14.                   double O[ON]; //输出层的输出
    
15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    ( y# z' P% b& p
16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值
    
17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差
    
18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率
    
19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率
    
20.                   //定义一个放学习样本的结构
    
21.                   struct {
    
22.                   double input[IN];
    
23.                   double teach[ON];
    
24.                   }Study_Data[N][IN];
    ; |! a) }9 j. n# I0 r, _* ~
25.                   
      e; K" }( h7 o  |1 L4 t4 T
26.                   ///////////////////////////
    
27.                   //初始化权、阈值子程序/////
    1 ^3 n$ {6 y- q8 v
28.                   ///////////////////////////
    . R! F4 w" d6 d6 H7 {* o* I2 L6 R
29.                   initial()
    
30.                   {
    ' T3 Y8 x3 f' a% v
31.                   float sgn;
    
32.                   float rnd;
    4 {9 e4 @% E' I" y5 e; q
33.                   int i,j;
    
34.                   //隐层权、阈值初始化//
    9 t% `! d0 @0 U7 N0 j3 f( E
35.                     {
    ' F5 {+ W. S8 K
36.                     //sgn=pow((-1),random(100));
    " v5 q) L( A. a4 @3 r+ J! O6 d
37.                     sgn=rand();
    & f( X6 V) M- k: N5 N( o, a; R1 @
38.                     rnd=sgn*(rand()%100);
    
39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    , c9 {, p  f$ n6 d7 ]
40.                     }
    
41.                   //randomize();
    
42.                     {
    
43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));
    
44.                     sgn=rand();
    
45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);
    , E7 O" [1 ?$ z3 k& Y; _* W9 o
46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
    $ V/ |7 x/ u6 d% v& i2 a% w; f' M
47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
    
48.                     }
    / e  j- d. }0 b
49.                   //输出层权、阈值初始化//
    1 l; i# {2 M! P. L
50.                   //randomize();
    
51.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    
52.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    
53.                    {
    
54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));
    
55.                      sgn=rand();
    ' e9 I8 Z$ A$ H4 x0 x: i  W2 S
56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);
    
57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化
    ; Q9 w5 b# V0 J9 a- x4 H1 H
58.                    }
    
59.                   //randomize();
      ^7 W# Y  ~, @5 y& X5 d7 J
60.                     {
    9 S3 E- ~2 g( L( h# e
61.                     //sgn=pow((-1),random(10));
    
62.                     sgn=rand();
    
63.                     rnd=sgn*(rand()%10);
    ' k, Q, [9 T" w7 B
64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
    
65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;
    
66.                     }
    6 }& y! B9 |) j/ u+ Y
67.                     return 1;
    
68.                   
    ) E' h! {- F  e& u0 w- A
69.                   }//子程序initial()结束
    9 B% M8 C; L* g4 V2 O
70. 
    : \  O2 C+ c4 c/ F) ?
71.                   ////////////////////////////////
    
72.                   ////第m个学习样本输入子程序///
    + }  V% h6 y6 S+ `- \) v/ v
73.                   ///////////////////////////////
    
74.                   input_P(int m)
    
75.                   {
    . t4 D2 y. v. k+ z1 j
76.                   for (int i=0;i<IN;i++)
    9 W- h( D0 l) m  ]/ A
77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];
    
78.                   //获得第m个样本的数据
    ) t7 X- r" h. d, S& }) t9 p: m
79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：
    / @8 c: M+ Y5 n/ X% T
80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);
    
81.                   return 1;
    : q$ l- _% s! B4 |8 {, K2 z
82.                   }//子程序input_P(m）结束
    
83.                   /////////////////////////////
    
84.                   ////第m个样本教师信号子程序//
    6 Y; d8 @! q) D, @; B2 \
85.                   /////////////////////////////
    
86.                   input_T(int m)
    8 a/ O. ]" d4 H! P, t
87.                   {
    " O; @8 g8 r7 _* B7 [3 m' B" _- w
88.                   for (int k=0;k<m;k++)
    ) N  v2 p7 V: n  P. R* G) n5 M  t
89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];
    
90.                   //cout<<"第"< //
    2 r9 H& E1 D0 J$ f( ~2 ]+ I9 {
91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);
    & m. j! W1 Q% L4 G6 y, e  B/ `# e
92.                   return 1;
    
93.                   }//子程序input_T(m)结束
    
94.                   /////////////////////////////////
    
95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///
    ' Z& z1 Q9 T, m+ `5 i
96.                   /////////////////////////////////
    - Q1 ^! s+ y* y: Z% c) K) _# |
97.                   H_I_O(){
    & o7 R/ _0 a+ r* R0 d- b" {; M4 G2 W
98.                   double sigma;
    % c4 Z% [5 Q  E& z4 b" i3 B
99.                   int i,j;
    
100.                   for (j=0;j<HN;j++)
     
101.                    sigma=0.0;
     
102.                   for (i=0;i<IN;i++)
     
103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
     ; U" z- e7 @, J7 S* d. S
104.                   }
     
105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入
     
106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出
     
107.                   }
     & A; n+ j/ {& q! S! v1 u
108.                   return 1;
     
109.                   }//子程序H_I_O()结束
     0 f; B; @! B  y
110.                   ///////////////////////////////////
     
111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
     0 K$ x5 X# h. {0 q$ g. l. s
112.                   ///////////////////////////////////
     
113.                   O_I_O()
     ; t0 ?5 W* |: f" ~: I
114.                   {
     
115.                   double sigma;
     
116.                   for (int k=0;k<ON;k++)
     
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
     ( p8 M) K7 r6 ~$ e
120.                   }
     $ I1 o, k3 U) O! q
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
     
123.                   }
     
124.                   return 1;
     
125.                   }//子程序O_I_O()结束
     ; q4 _& q+ A: v# z- M( G6 G
126.                   ////////////////////////////////////
     2 ?* L- ]" o9 Z: a
127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////
     
128.                   ////////////////////////////////////
     
129.                   double d_err[ON];
     
130.                   Err_O_H(int m)
     9 G1 m7 J5 _0 P, W5 {- D
131.                   {
     7 i3 J, `" d: A: z* R( e
132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的
     
133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
     
134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???
     ) S" E8 B$ Z9 e) Q
135.                     for (int k=0;k<ON;k++)
     , N) W) p# h6 w9 K! U$ H. Y8 w
136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];
     & ~; H3 I$ w8 B* G: B
137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差
     
138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);
     7 D5 \0 \+ d1 Y5 C" i2 [3 B
139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差
     $ c6 B2 `, m$ Q5 m
140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);
     
141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差
     # [: T! M' Z# P
142.                   }
     
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
     0 \. |4 r! o3 h  ^5 a3 X
145.                   return 1;
     6 q. i2 r6 |$ p9 m9 p4 w
146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束
     9 `; W$ l# f( T
147.                   ////////////////////////////////////
     5 |6 f( @) f  f
148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////
     
149.                   ////////////////////////////////////
     
150.                   double e_err[HN];
     , n( T4 q+ ]7 K+ M% d6 O; x( `
151.                   Err_H_I(){
     . w& l0 Q( Y- m$ q6 p
152.                   double sigma;
     
153.                   //for (int hidden=0;hidden
     / @2 v2 R# J3 j# `8 _* a
154.                     for (int j=0;j<HN;j++)
     
155.                     sigma=0.0;
     $ }, ]! f5 g6 z' s& c
156.                        for (int k=0;k<ON;k++)
     
157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];
     7 n2 M* N$ _6 n! Z2 v8 W9 x: X. A
158.                   }
     
159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差
     8 U; v$ v" o# \7 `! D
160.                   }
     
161.                   return 1;
     
162.                   }//子程序Err_H_I()结束
     
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//////
     * O7 M8 A6 z1 c
165.                   ////////////////////////////////////////////////////////
     
166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)
     3 \- U5 k+ ~; N! U6 t6 R* x
167.                   {
     
168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
     5 C, c2 J" i1 n: ]4 S  Y/ g1 [" I
169.                    for (int j=0;j<HN;j++)
     . o2 L3 U' |! S( n
170.                     //cout<<"第"<
     . J" ^& Z3 p0 d" o4 j. G$ {
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]);
     
172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整
     
173.                   }
     / \9 M, x0 b+ K. X7 u
174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
     $ j4 I, U  B$ @
175.                   }
     
176.                   return 1;
     $ p- v$ L' v. k9 e+ u) c8 k- {! t
177.                   }//子程序Delta_O_H()结束
     / d, z6 z  s( W, H$ l" E1 O
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.                   /////////////////////////////////////////////////////
     $ x! w) q, ~3 H2 t/ y
181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)
     
182.                   {
     ; e& |8 O4 C: W; [' z
183.                   for (int j=0;j<HN;j++)
     * |) T  z$ @1 K; `( E
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]);
     
186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整
     
187.                   }
     . L0 T2 v8 t- s! ~4 k) R! q
188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];
     
189.                   }
     : x( Q4 b+ f( j! b/ C. ^
190.                   return 1;
     ' P0 ^$ @# H( R" \, m6 e0 \
191.                   }//子程序Delta_H_I()结束
     
192.                   /////////////////////////////////
     6 W6 @; O$ d% A
193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////
     
194.                   /////////////////////////////////
     " O# u1 p* i+ l! L& Y
195.                   double Err_Sum()
       z3 C* g5 A% X' l
196.                   {
     & ]* [: D% u: P* ~. @; `$ ~' y
197.                   double total_err=0;
     ; h  b6 A: ]# I( a1 \* A0 P4 H
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
     8 }( `& {1 g8 \4 U9 _
200.                   }
     + E0 m6 p  I- e* q, d
201.                   return 1;
     . I7 {5 }8 N* G, G" y; x
202.                   }//子程序Err_sum()结束
     ! U) Q, ?* z. R8 W. ?6 E
203.                   /**********************/
     * l3 B7 m1 q$ t7 X3 }: @: V, m
204.                   /**程序入口，即主程序**/
     % `0 e# ~  e. v3 v4 l* j# ~) q
205.                   /**********************/
     , m. k9 a3 K. f) ?8 b' _
206.                   main()
     
207.                   {
     ; K- g+ ~) E  Q. D+ m
208.                   FILE *fp;
     
209.                   double sum_err;
     
210.                   int study;//训练次数
     
211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)
     0 p8 D( x2 E; f1 I+ [) W
212.                   {
     # J& k7 ]5 k4 r0 O
213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");
     9 w0 c9 C# e  b; T' t
214.                   exit(1);
     6 _" `1 C) I8 B# d
215.                   }
     
216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";
     
217.                   cin>>alpha;
     , h+ r3 e8 k9 T* a2 Y' E. {
218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
     
219.                   cin>>beta;
     - v3 H2 \( R# y* U' R
220.                   int study=0; //学习次数
     3 w. Q( R' U% }; z
221.                   double Pre_error ; //预定误差
     % u8 n) N( P% e, U3 o
222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";
     
223.                   cin>>Pre_error;
     
224.                   int Pre_times;
     $ m: Y2 p& p, K2 @$ @6 S. t% q
225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";
     
226.                   cin>>Pre_times;
     
227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";
     
228.                   {
     
229.                   for (int m=0;m<N;m++)
     7 b! N0 o$ w3 v
230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl;
     
231.                      for (int i=0;i<IN;i++)
     ) V, u2 I5 m' D; _4 R* z
232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];
     8 b2 w2 R% l2 K( b( B
233.                   }
     
234.                   {  
     
235.                   for (int m=0;m<N;m++)
     & u3 V. V% z# g" g# D% b
236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
     6 D" Q& @' @0 J) k: e% ~) a
237.                     for (int k=0;k<ON;k++)
     2 [( I( s, S# V( W
238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];
     . }9 O  |4 J* |  Y- q$ ]/ A7 y
239.                   }
     
240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1)
     
241.                   do
     4 R3 g! O. [+ Y4 Y
242.                   {
     + \6 ]+ r7 _9 j0 G5 `: A
243.                   ++study; ///???
     4 I9 J6 f/ g, t8 l0 }; D
244.                   for (int m=0;m<N;m++)
     
245.                   {
     5 o: U1 T& A; g5 y  a
246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
     : ]  g4 ^, _1 i# y5 j% [4 R
247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
     + B2 F2 W6 \( _
248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
     
249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
     ! g  |  W3 M- C! h9 u" G( A2 V0 [
250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6)
     
251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)
     
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)
     
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)
     , U# S& W  W$ o
254.                   } //全部样本训练完毕
     " k" ]% s5 v9 H" C
255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
     2 G2 Q7 M5 h9 ?6 H# w- t! A' D
256.                   {
     ( Y- M  B5 @7 M) D* H
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);
     
259.                   }
     
260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study
     ( S- T! x8 g5 S6 G1 A" k# K2 F& P
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;
     ' o0 H- D0 l0 L! _6 h! ]. N
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);
     
264.                   fclose(fp);
     # g; Q; d9 k/ X) n" t6 Z
265.                   }
     
266.                   char s;
     
267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";
     # J2 C( v( b5 m
268.                   cin>>s;
     8 i- ~, o0 _! O3 B/ c( t( }
269.                   return 1;
       m2 O: L5 G' x& D. ~# E
270.                   }
     
271.                   
     * [0 r8 e/ o9 F" o& z7 J

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
3 T* ?& d( t4 x: p, r8 O6 I  n* K
4 e8 s6 G, g: }, Q: ^, u$ L
! P/ o8 A9 d! Y) X  U; Y4 `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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