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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"" U' `" T- `7 t! p
  2.                   #include "iomanip.h", A4 v$ E! X; u0 [9 s7 @
  3.                   #define N 20 //学习样本个数/ A) Y+ q" n  o8 h9 ^2 C, C
  4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目/ V1 |/ j5 W/ a+ I
  5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目
    ' v0 M: _  ]$ n: l( x. ?
  6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目
    ( u3 |1 e* [: E0 |. E5 v7 D
  7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据
    " a# I# j8 D* b+ l+ o$ c7 B
  8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据
    ' |& G# h2 {: t- V- s
  9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值# A" f5 P7 Y8 |* P5 K  l0 @% ^/ x
  10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
    " q3 d0 q9 P2 c% I* u9 i
  11.                   double X[HN]; //隐层的输入
    ) j/ F$ n9 Z  B) E$ A4 G6 V
  12.                   double Y[ON]; //输出层的输入9 M6 Z) C+ }/ d8 f4 _
  13.                   double H[HN]; //隐层的输出
    + g8 m* m* ?' M6 y
  14.                   double O[ON]; //输出层的输出% R' T- C- r! X
  15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    7 ?3 C+ I  L3 w7 T1 O' q/ ^
  16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值
    4 _7 e& \' Z  C
  17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差( I5 ^, t% ?+ b2 _
  18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率
    ( v" \( |7 h; \4 e# E
  19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率
    6 K6 r5 f0 W( O( f% U6 I
  20.                   //定义一个放学习样本的结构3 P: Y$ a) z. p% S. f% w6 F
  21.                   struct {3 K- @$ ~, E- n+ f& i$ W1 X: y
  22.                   double input[IN];
    3 |! j7 h( u0 J0 u! C
  23.                   double teach[ON];& g) ^* p  v8 E% U' V# A9 U
  24.                   }Study_Data[N][IN];! H0 w' z7 F! V: `* U% S  W
  25.                    - g( N* J) f1 e
  26.                   ///////////////////////////
    ' y$ O* p/ s" q1 R4 x
  27.                   //初始化权、阈值子程序/////% S& [5 z4 i9 P% H9 Y
  28.                   ///////////////////////////) R+ V+ j6 }7 M8 C* A+ C
  29.                   initial()$ [+ C" X+ O% q# j! ]/ ?! c# q% _
  30.                   {: y$ x' {5 k- ]% G! l9 o" h) |
  31.                   float sgn;/ ~/ |& X7 G7 g+ F$ ]& P
  32.                   float rnd;
    4 y8 g+ b$ g# K  i7 x" E* \
  33.                   int i,j;
    ( @# n) m; o8 B4 O" W: C, \
  34.                   //隐层权、阈值初始化//
    4 P/ Q( N1 u( H% A( r4 g; D
  35.                     {
    % }; z; P$ Y" t# i
  36.                     //sgn=pow((-1),random(100));* @& `8 |( |* U5 j$ H" \: T! Q( Y
  37.                     sgn=rand();1 s- d! D3 A6 d5 Q# h" K
  38.                     rnd=sgn*(rand()%100);. r) Q1 \9 O% ^& q( e
  39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。" I. @& e. v7 w# _3 d
  40.                     }
    & T9 I* U" @- F+ u; n; B! x
  41.                   //randomize();
    2 V) h+ |3 t8 @0 P1 m3 S
  42.                     {- u% B: l. ?  F" v& G
  43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));( D0 c2 u$ K- V
  44.                     sgn=rand();
    ( l+ \" B* g) T% X/ c1 P7 K* n
  45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);, e! M! d' }, b# Y* m- n
  46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化! D* H+ ~$ f( i
  47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;* h$ R# y4 H* X5 j
  48.                     }2 }- i! {6 U4 N( N" ?1 E
  49.                   //输出层权、阈值初始化//# {7 |# j# {& Z& l
  50.                   //randomize();$ p' b6 Q; z" W  _9 c
  51.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    4 }6 h% p7 \; [% d9 J+ z+ T
  52.                    for (int j=0;j<HN;j++) 2 ]1 H8 z0 B+ ^4 @4 i+ i/ W
  53.                    {! K" _3 {- H# ~. E0 F
  54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));
    8 X. a( l. Y% `" b/ d- B
  55.                      sgn=rand();/ Q+ K" `6 j: `' k
  56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);
    ) s  l/ N- \1 t5 m" V
  57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化
    & @+ L8 e6 s* Y
  58.                    }, a; Z4 ~6 z9 k4 d/ r  q- Z
  59.                   //randomize();
    ; ~) s5 E, K( d5 l( ]
  60.                     {
    , k7 F# i2 d8 |4 r
  61.                     //sgn=pow((-1),random(10));
    9 T8 h' c; g1 k3 l6 ]
  62.                     sgn=rand();& O" n% X, n2 ?$ I
  63.                     rnd=sgn*(rand()%10);' O& l1 m# D& l! n3 K
  64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
    : A- G' J2 [# D
  65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;
    ( f. D' Q/ K0 W" k
  66.                     }% n4 P% Z9 f0 x1 U3 o" o
  67.                     return 1;  F* R& _; E* A) t! B8 X- }- s
  68.                   
    . s  Q: ~# Q8 k; j
  69.                   }//子程序initial()结束
    ; \/ C2 y1 p& u

  70. : e- b* v: U5 _8 m! f
  71.                   ////////////////////////////////
    , \( Y; T# Z9 u$ _! E3 D. f0 I! _
  72.                   ////第m个学习样本输入子程序///
    8 a* P: H5 Q$ u2 k
  73.                   ///////////////////////////////, P3 v2 q% p( |- w1 O6 i
  74.                   input_P(int m); ^! K# D+ {! C( X7 X
  75.                   {* U( Z. P* P' [0 B
  76.                   for (int i=0;i<IN;i++)7 f+ p4 \# q' Y2 u7 X4 _8 m; Z
  77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];
    / z% ~  l$ i' m& ~8 O0 y
  78.                   //获得第m个样本的数据
    ' |! Z$ ]7 W1 X  `' q& x3 {: j) N' j5 I
  79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：$ T3 E3 h" F! O
  80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);9 H7 P$ B& ?) V  p/ H
  81.                   return 1;$ B* O4 m2 J2 w  T
  82.                   }//子程序input_P(m）结束% N" D6 U( o$ Z; c6 t8 s5 p/ E
  83.                   /////////////////////////////( M6 _: u2 x% m8 s+ |2 E
  84.                   ////第m个样本教师信号子程序//
    ' v9 Z& R9 n/ h
  85.                   /////////////////////////////
    4 p0 A  u/ h$ {+ b
  86.                   input_T(int m)
    8 ?; s2 q1 N) J4 n
  87.                   {* D: J/ |( p, ?  x
  88.                   for (int k=0;k<m;k++)' S* R4 q: z; ^  g, R5 G
  89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];4 v% C& c& G+ Q# _3 f. f( _' D% K
  90.                   //cout<<"第"< //
    8 j! J: Z. l1 Q
  91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);+ W' R! x( ^1 `4 N
  92.                   return 1;! U% A# y: x3 e( i2 M* L" g
  93.                   }//子程序input_T(m)结束
    . l4 E. E+ {- e! O' j
  94.                   /////////////////////////////////
    2 {9 w/ [  O3 A2 F, @
  95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///
    7 [$ S) Y0 Q( P, R, g) u
  96.                   /////////////////////////////////0 g7 K0 o3 l. O, O3 j
  97.                   H_I_O(){
    ( ?) F- u' t4 l9 g$ i  N" M1 f  i) _
  98.                   double sigma;% O# w: `* i( D0 p( X
  99.                   int i,j;
    ' ^7 H  m/ h) @- G; T& \
  100.                   for (j=0;j<HN;j++)
    . N& j& Y. x, g$ j+ x7 }/ x% l- R
  101.                    sigma=0.0;
    . M: b2 ?- P4 l# Z$ K& O/ r' U3 |
  102.                   for (i=0;i<IN;i++): W8 t0 t; K) w9 J" o& e( J
  103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
    * k3 d. N7 o) a" h8 A8 b
  104.                   }
    $ D6 ?0 b  ]. Q) _  O
  105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入
    6 o- h+ ~& \( q+ |' U/ x
  106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出
    5 o1 I- I. I$ U
  107.                   }/ C% n* j1 e* m' A" A5 t
  108.                   return 1;: c. n; w! U% V- z
  109.                   }//子程序H_I_O()结束
    / v& o- ~& I, `; J, G' A- o( M! m# T
  110.                   ///////////////////////////////////& ?7 K/ T6 C3 ^( B$ M' G
  111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
    ( b6 I& |# _( v7 s1 o: R% A
  112.                   ///////////////////////////////////+ b& L/ I! D- S8 H7 }
  113.                   O_I_O()
    3 z8 j( T7 E% Q1 Z" l
  114.                   {; _, K! B: }9 t
  115.                   double sigma;
    # J. G. V0 T" d1 m3 e# {
  116.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    ! V+ k; T# q7 V* E4 U
  117.                    sigma=0.0;: K1 I7 t8 {9 m& e- n
  118.                   for (int j=0;j<HN;j++)
    7 _! D) x6 ~- [3 d; a. l, m4 `/ b
  119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
    . z% ^2 S/ P$ U, d9 u" u
  120.                   }
    ; r/ M" ?' f0 ~/ V% {/ f: y
  121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入' N5 s/ L" ]( R8 @0 r# T
  122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出& C$ Z, R1 T: A6 b3 s
  123.                   }+ Y" j: y+ H; n8 C
  124.                   return 1;
    % e3 X0 h- D5 v$ Z
  125.                   }//子程序O_I_O()结束/ m! u3 w3 S% p4 M3 C
  126.                   ////////////////////////////////////1 P( c( ^! S- z3 i) l2 _, r
  127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////
    * w* R+ x7 l1 h3 W
  128.                   ////////////////////////////////////
    - `/ _5 E- V4 w* ~7 e- I4 s" r
  129.                   double d_err[ON];
    4 x8 `' A$ ~% b( W, u; g
  130.                   Err_O_H(int m)9 C  r4 u$ [8 k# M$ Y: X
  131.                   {  C% N6 f, j& G  x  ?; `) [$ S4 v
  132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的
    % R% b2 p# n7 g) x& ?0 h# G2 ~; f. W: \
  133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
    7 \& Z% v# Y4 D0 r
  134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???, E. F- Q+ v/ i9 m' V$ d
  135.                     for (int k=0;k<ON;k++)$ t4 E# Y: G6 D7 B* D
  136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];
    8 X! D% W" y1 X7 [3 r* y! A
  137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差* ?  d$ ^3 Q7 p$ h
  138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);
    7 H/ {5 T6 {3 @, A' F$ ~+ X
  139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差, h" w, f5 C* _
  140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);- k5 o) U) E" `2 X
  141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差1 A2 n0 w2 a: k3 \; H: W2 b) a, a( E
  142.                   }
    # z7 W) y! T$ n
  143.                   err_m[m]=sqr_err/2;
    ; G% W. h$ x0 m' g) F' r+ _
  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
    1 T/ `; M, t4 M  D2 Q: V! D
  145.                   return 1;
    7 r0 }# E; W0 M& ~
  146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束: O& x/ K# r) I# x$ P1 ~. y
  147.                   ////////////////////////////////////& R* |+ H; u. {7 A5 C2 `
  148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////7 M6 ^8 B) F4 S+ h, [
  149.                   ////////////////////////////////////& x& v% A" T8 u. i
  150.                   double e_err[HN];
    / R3 U+ c6 S- ?3 z% B. s! u
  151.                   Err_H_I(){
    * u% |* w  N5 d9 [5 t/ {
  152.                   double sigma;
    & S3 O  a2 L6 y  a! u
  153.                   //for (int hidden=0;hidden
    , S. u3 ?4 Y1 r. \# E; l$ U5 T) {
  154.                     for (int j=0;j<HN;j++)
    7 q/ b1 r' f6 J$ Q9 J
  155.                     sigma=0.0;; O+ s$ F1 e! `9 w* K+ {' K8 u
  156.                        for (int k=0;k<ON;k++)   b; \" a; C4 R7 p5 R9 m
  157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];
    / G; A0 n/ u% `
  158.                   }
    ! T- B- d. k2 c) |. q4 @8 z
  159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差
    8 R. ]) O/ K. `5 `; {
  160.                   }/ K/ q. f% u& O
  161.                   return 1;
    . x( p/ l! A4 w, d3 o  ]
  162.                   }//子程序Err_H_I()结束
    # B4 Y) ?( k, E% T
  163.                   ////////////////////////////////////////////////////////) j  |! @" b8 }& @
  164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////
    - T& ?2 R' n/ Z* }; p
  165.                   ////////////////////////////////////////////////////////6 p) I# }6 r' N! \
  166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)5 M8 p& s, u. i# {6 W" s
  167.                   {6 p2 O1 R7 e0 E  E
  168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    6 X0 l# m9 A4 g8 f& ^( v& s
  169.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    4 c, y" Y' `7 @' h  R8 w2 ^: v
  170.                     //cout<<"第"< 7 x7 u- v4 _6 \! k2 E4 ]5 P/ F
  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]);$ d1 p1 p0 l6 O3 k; w/ ?
  172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整# o2 R" U; Z, p
  173.                   }3 `1 B4 V/ p" b! q/ h' t
  174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
    9 |3 f% J9 q4 R4 X9 S
  175.                   }
    1 W2 h" I2 Y! w' r
  176.                   return 1;( L' \6 w' S( D% Y
  177.                   }//子程序Delta_O_H()结束" ?) m) Y, Z- m7 ]
  178.                   /////////////////////////////////////////////////////
    6 [  r* L9 J6 U8 K; {  M0 r2 n6 Y
  179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////* c6 F' X& ]* E9 T
  180.                   /////////////////////////////////////////////////////
    ( V) X. J0 i6 h6 w' t
  181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)
    + G% V& v0 i1 P5 R
  182.                   {
    3 o$ A& D. \( {6 w" J# \
  183.                   for (int j=0;j<HN;j++)/ O9 t. w$ Q( |5 f1 Y3 E$ _/ I7 E
  184.                     for (int i=0;i<IN;i++) 8 D# w% N$ x# u% I& `. ~8 {' P% q
  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]);
    9 v8 {: j4 S! A) l  Z/ @' r  g9 [
  186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整9 g- U; D4 d( j7 i& r: b, O6 ^) c
  187.                   }
    ( Z3 H3 d. C$ A  s, }* W! K
  188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];
    7 j2 O" t- l& j; r  v
  189.                   }! T. b$ Q8 H, _& X! v
  190.                   return 1;
    0 c, o7 n7 Z4 _
  191.                   }//子程序Delta_H_I()结束7 k3 u$ s* C$ s) Q* Q1 O5 D, g- L
  192.                   /////////////////////////////////- b) `+ U" Y, U4 l( Z  W5 q7 _$ H
  193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////9 {5 j  F5 g; \9 G# s* `
  194.                   /////////////////////////////////
    ! S$ p0 a4 s9 h; V  m) |
  195.                   double Err_Sum()) Y4 j9 Y: a+ e9 I
  196.                   {
    ) U0 O8 U( o  E' u) l. \6 y
  197.                   double total_err=0;
      }, s: {6 ~! n- S6 \5 s& z
  198.                   for (int m=0;m<N;m++) ; f& j0 g: ^4 \: 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
    9 H8 N3 f/ e$ @/ f' [0 s
  200.                   }
      k6 _  L+ H* M( \' j
  201.                   return 1;
    0 b2 n8 ~5 E; N7 }% _# n% r
  202.                   }//子程序Err_sum()结束
    2 p4 p' l) B5 k: ]
  203.                   /**********************/% M) m# ^. I" ]/ b8 u; ?7 ]# z& k, y
  204.                   /**程序入口，即主程序**/1 C; s0 o" C9 |# y( R: W
  205.                   /**********************/7 t& P  `. P: H( B
  206.                   main()' N* q2 A7 m8 q$ x. n2 i6 Z
  207.                   {
    7 m3 k% ~0 V- I# l& Z8 [
  208.                   FILE *fp;. }! K2 b2 p, e
  209.                   double sum_err;
      O( ^3 A) e8 d/ _, k
  210.                   int study;//训练次数
    6 Y. z5 W5 |, i6 Y' f
  211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)/ c. P/ C8 ]5 c) p  M5 q
  212.                   {* o0 J0 f" i* q& Z7 `
  213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");, f% i: }# {4 z$ G: \. G
  214.                   exit(1);" C9 A. _) B0 b7 P
  215.                   }# t2 Y7 i8 s+ [# H! R* O5 ?" Z% k
  216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";' p+ I/ P! L! @% T" k. r
  217.                   cin>>alpha;4 d  @+ U% L: z. O# M' A
  218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";: F$ D8 x+ z0 z5 S9 n, ], }
  219.                   cin>>beta;; r" h9 N/ @% a# Y/ {
  220.                   int study=0; //学习次数
    & X9 r# ]* K- T/ I  K# O: ?
  221.                   double Pre_error ; //预定误差( \7 ^, N+ g% C7 Z
  222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";1 T& t% L# r3 n) P2 `: \
  223.                   cin>>Pre_error;* B0 O) i0 N6 B& B
  224.                   int Pre_times;4 ~( h- s4 i) G& q! V$ ~) m1 E
  225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";' ]0 \# A0 M' t6 r
  226.                   cin>>Pre_times;2 T  t" {, S: H( h$ y+ V: b- i; w
  227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";0 D. Z# }; {' P5 T; \& V# X+ H8 d
  228.                   {& G5 E- H4 L/ F9 O7 T8 T+ V
  229.                   for (int m=0;m<N;m++)
    , k) j+ f; b  h2 m; t8 U  o* G
  230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl;
    . V( R+ i0 S& p/ X. y
  231.                      for (int i=0;i<IN;i++); [' ?( \4 S$ |- I: O; v
  232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];" z( V# A4 f% ^, s* a2 I* E
  233.                   }  i+ c! C7 h) r3 e: |
  234.                   {  
    & ^7 v2 ]4 e- N  Q# t" K
  235.                   for (int m=0;m<N;m++)
    + \( U. c: N7 ]
  236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
    2 N* Q# B# Q$ D
  237.                     for (int k=0;k<ON;k++)- @7 y: N0 s7 k4 h0 s# L. Q
  238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];, t3 p9 W: g# N
  239.                   }' A) R7 ^  z9 Z& A7 _8 s% c
  240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1)   G" ~/ T- G/ w
  241.                   do
    " p; ~/ I- I" [7 C0 k
  242.                   {* S+ }" i9 t" h1 r, ]3 A3 ?# }: E
  243.                   ++study; ///???
    8 Q& D3 I' a( |
  244.                   for (int m=0;m<N;m++) ) n6 [$ K6 ?5 i) H( V8 {' P4 ^7 b
  245.                   {
    ' d* a/ W! _- a4 k; S
  246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
    ! O! V6 d5 d# K
  247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
    $ A' \, o) `+ _% ]" a! x: i
  248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
    + G/ C7 }: d# E, m
  249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)) g$ `- s( v6 m6 |' O0 t0 \
  250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) : P2 P( c0 |# H6 Y
  251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)
    0 }0 U! B" ]3 ~9 y& z/ S+ K; H( N
  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)" P6 }. _5 B" X& m' W8 N  r; o: q
  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)% [5 D# e+ l. R$ }
  254.                   } //全部样本训练完毕
    ( M4 t, F: L1 r
  255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
      w6 g' c- y8 }7 ?" g! d1 ^5 O1 Q
  256.                   {, |) x( z3 r2 P2 m" o
  257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;- P1 x0 D: t! v# h4 F+ V
  258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);6 a2 H: Z' N! [- g
  259.                   }
    6 H# J$ {, c9 m0 Y# q
  260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study) u$ {' j* q4 V# ^: {+ ]: T
  261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否？ 小于则退出 (11)9 Z9 c( Q* @( B! L7 M% H4 \
  262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    3 t- |! c" Q$ }2 P
  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);
    * ~/ }, R5 M% T& C3 M
  264.                   fclose(fp);
    ! G/ c% D8 h1 Y% @1 Q$ C' q0 p! |
  265.                   }
    % t1 O; d6 l$ r! E) I& S
  266.                   char s;
    0 m  Q' ~+ W. I3 Y5 R' Z
  267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";
    3 Q0 E/ }- i( M1 L2 X
  268.                   cin>>s;. X* I4 @9 r" ^9 W- r1 `
  269.                   return 1;
    0 W( x1 R7 v# a, f8 }# o
  270.                   }
    " n  W% R1 v+ `9 ]+ g# D" {& `
  271.                    ! o# C. V, p" d# `
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 0 C0 F" r! t* J5 }
7 u' Q5 C. d: w9 k3 @) D
4 A, X, L$ B7 x; Z+ ?% f
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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