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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"# D- J: J0 y2 H. o6 u/ a) R
  2.                   #include "iomanip.h"
    ! h+ y* W5 O$ G* G
  3.                   #define N 20 //学习样本个数- |  ]+ a: P9 k0 H' i9 F( o9 ~
  4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目5 K9 k" h. G- ^# k
  5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目
    1 [$ @) |- O: g+ a* h; T/ }( y. t9 F
  6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目& {% ?$ i2 L$ [. k
  7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据
    # C+ l$ K5 W1 L) l2 z0 V7 D
  8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据# i$ F- @% [% L3 F* e& r( A5 q$ Y/ V
  9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
    ( _- L! A, U: j0 K
  10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值2 U7 d: t% d( T7 W$ @
  11.                   double X[HN]; //隐层的输入
    ! ^( V$ j4 R3 c
  12.                   double Y[ON]; //输出层的输入
    . |: {2 T$ s7 Z1 \( b
  13.                   double H[HN]; //隐层的输出& P6 l% B2 c: I: H& K
  14.                   double O[ON]; //输出层的输出. |! `$ M$ y3 L* ~
  15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值
    # c, Q3 U' j8 f
  16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值
    , {/ @) Y5 X6 ?% i- |
  17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差4 k2 Y' }& ?+ j* B/ U, R$ N
  18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率6 A7 l% e5 x3 m, L
  19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率
    % Y1 A) \! t7 F
  20.                   //定义一个放学习样本的结构' e  a  D7 x2 j/ o4 l8 Y9 F
  21.                   struct {
    ( v- c  @; g. q/ o# m7 i# g# a
  22.                   double input[IN];
    ) Q! d+ o8 Q1 W
  23.                   double teach[ON];6 V' P0 j: v9 ?* l; y+ @
  24.                   }Study_Data[N][IN];: g* F, b0 H# H& v
  25.                   
      m" _3 ~- N/ O, t5 i
  26.                   ///////////////////////////
    ! ]6 Y/ O' Z& k
  27.                   //初始化权、阈值子程序/////
    0 }9 o" H/ i. @' }: @+ B, J: U$ z
  28.                   ///////////////////////////8 j2 G" c7 M( F' _& }6 v
  29.                   initial()
    ) W: {- b' r0 w& f" `) L6 m9 o6 b
  30.                   {  O  G6 _% l3 X( z4 [4 L
  31.                   float sgn;3 I# t: r; E, R, a' K
  32.                   float rnd;. I/ _3 a; t4 o7 x* Z
  33.                   int i,j;
    5 q: ~/ V6 w9 K* F
  34.                   //隐层权、阈值初始化//
    ! K2 Y  Y  }" `+ t1 K% b
  35.                     {% @. e' ]4 ^# M2 A- d
  36.                     //sgn=pow((-1),random(100));4 M" k; F8 L* X/ s! v( l" w* C# B
  37.                     sgn=rand();) K8 p2 x3 ~1 T
  38.                     rnd=sgn*(rand()%100);$ y' D3 q/ D) T$ z6 @/ f8 r. R
  39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    # T; q; g! f' }" G* ^! n
  40.                     }
    ) ~- O5 k) Y. L) K
  41.                   //randomize();
    & K2 i, T: W$ F- z3 ?. u) l
  42.                     {5 A0 o6 Y/ Q& N+ v# R5 y/ o3 A- F
  43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));
    7 g4 V) ^3 C. X$ l: j+ j7 V
  44.                     sgn=rand();: ^+ M8 V4 ?' n: N' I% F
  45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);% F  _. f2 K- }5 E9 N3 e
  46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
    # T4 h. g7 N0 h* h% J; _. J
  47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
    2 a  o+ X/ Q5 A; v* [
  48.                     }
    " h' i4 x3 P- P- W2 R% M. F( x
  49.                   //输出层权、阈值初始化//6 N4 A- p0 T* I5 o/ S0 I5 b5 ~: h
  50.                   //randomize();
    + N' N" l7 }3 r' x# K# C
  51.                   for (int k=0;k<ON;k++)$ p( L4 y  ^" U' O: R
  52.                    for (int j=0;j<HN;j++) 4 D2 n7 e" U! k  j: T3 I
  53.                    {6 Z$ Q# U8 Z: M" }. A
  54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));
    7 i* D7 x# c+ y% E
  55.                      sgn=rand();
    + C9 Y+ P0 L" E& {  H8 _
  56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);
    / B, }$ w$ Q. W. p$ y9 ^& Y
  57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化6 w6 J8 p- R* o) Q* s5 V
  58.                    }8 ~3 }/ Y  [  }% p! J* h8 b( L
  59.                   //randomize();( t: C7 W* E" l' I' ?# y0 M% o
  60.                     {1 w) @- ~7 n% C  v3 T
  61.                     //sgn=pow((-1),random(10));
    ' j3 r, K& `/ r- H' v) `
  62.                     sgn=rand();
    / H/ r- Q; s  Q% A5 U; Z
  63.                     rnd=sgn*(rand()%10);, r$ K9 Z" t. S) R& K' ^3 r0 q
  64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化9 }7 C3 _& F; c. d! N! p
  65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;
    : N1 r; ^% k0 u0 u) L; O! _
  66.                     }
    4 W! u' |2 t7 I& T! r. U8 q# Y$ D% r
  67.                     return 1;. d; |+ {, S% F( D& n
  68.                    5 E1 K  |- E6 P6 J5 Z4 a: F
  69.                   }//子程序initial()结束
    " Y5 n5 x4 M/ d8 v

  70. 1 X* v9 i8 E0 D& A
  71.                   ////////////////////////////////
    ( u, h) s  }: k0 Z& r
  72.                   ////第m个学习样本输入子程序///
    1 E' S& s# }8 W8 U% q
  73.                   ///////////////////////////////+ E1 j; _1 x7 W/ e
  74.                   input_P(int m)9 C# o9 I5 m+ [2 Z) z
  75.                   {
    / |4 t. {# o# u+ V  w* }' b0 N
  76.                   for (int i=0;i<IN;i++)
    % L' x7 v4 N, Y. F1 ^$ o
  77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];( ^0 n  Q& F* `/ {% K0 e) m4 p# _/ j8 P
  78.                   //获得第m个样本的数据2 l* _; W6 z  {4 V% ~+ N
  79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：% _" T& w1 u9 j9 y3 J7 q) ]
  80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);
    4 Z3 G+ i& f+ q2 g
  81.                   return 1;
    0 C# ~: Y: m  k( a( E" R6 M, G
  82.                   }//子程序input_P(m）结束
    / l) T  ]6 P, M- M1 q
  83.                   /////////////////////////////) Z" ]* T4 E8 k  x$ x
  84.                   ////第m个样本教师信号子程序//5 u% G: }+ X& r$ n& q
  85.                   /////////////////////////////- q) `5 K" V/ L3 @
  86.                   input_T(int m)
    1 Q7 q8 s5 I; t3 U8 f4 b9 k
  87.                   {
    # K1 J; H4 \! H7 v8 }# k% m
  88.                   for (int k=0;k<m;k++)
    . S0 |' ]! S, X/ a. A
  89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];# X' b  R% J! e: [9 h6 x& a
  90.                   //cout<<"第"< //
    3 W, |$ r+ l5 P/ g; S4 d
  91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);9 j- [2 w) ]7 V! K# A# U( ]
  92.                   return 1;2 g; \0 \! V9 U* Z3 V+ Z
  93.                   }//子程序input_T(m)结束
    ' ~5 i" h7 d: x; X+ X. Q2 Y# V
  94.                   /////////////////////////////////" b$ _0 Z* d  J4 M$ v4 y
  95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///
    " l% I- c7 H" A# y, J- Y; x  o
  96.                   /////////////////////////////////; }% U( |7 E) I4 S2 j$ S& H
  97.                   H_I_O(){& o' y( p& |  R
  98.                   double sigma;
    ( E1 s, A6 q- J" H$ E, m. H
  99.                   int i,j;1 }' T% {4 d# b6 @( T; c6 \/ K" }9 f
  100.                   for (j=0;j<HN;j++)
    8 v6 F  }9 o# X9 N- x2 }
  101.                    sigma=0.0;
    " [2 i" H! F/ P6 H; T4 [
  102.                   for (i=0;i<IN;i++)
    $ N# Q: s6 `& G0 F- k
  103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
    4 W9 ^# E; a& U" P
  104.                   }: Y) N' r: \6 N" g9 ~
  105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入
    4 K9 t! v7 l. j2 ?3 f' d
  106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出0 e, v$ S* U3 i  N4 v' {* w
  107.                   }# U6 f5 i2 L3 A4 _
  108.                   return 1;" n4 d; U6 ]& b  W: L
  109.                   }//子程序H_I_O()结束7 Y! S  [2 x: W9 X
  110.                   ///////////////////////////////////
    8 P7 F8 A* M% U
  111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///
    2 C- \) L' z6 W/ D( q* r: E
  112.                   ///////////////////////////////////, T9 Z) x. B  r! ?! A! R6 y6 ]$ L
  113.                   O_I_O()8 _$ i+ I3 m! k0 s1 i# i' E9 S! i
  114.                   {
    7 {5 W, |- b. A% a% [
  115.                   double sigma;# k4 |4 f/ |; j  }7 f- d
  116.                   for (int k=0;k<ON;k++)3 D! u" U* U: s0 r
  117.                    sigma=0.0;5 I6 B3 A0 e; ?- p" a* C
  118.                   for (int j=0;j<HN;j++)
    ' w$ z7 e- r" R% F
  119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
    % O6 G' U& D5 Y, l( i8 R
  120.                   }
    $ x& p) j& g/ d
  121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入1 Y' y4 e0 \3 ]$ T
  122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出, |9 W2 t% }! [/ Q, ^, ?5 @, @
  123.                   }1 m2 P: L1 j4 W3 x9 y, s/ ^
  124.                   return 1;- W/ v' D4 Y' `  q( Y. b# }
  125.                   }//子程序O_I_O()结束
    ! v! h/ c' h& c' v+ Z
  126.                   ////////////////////////////////////  l2 u$ \) d. ]7 y5 I
  127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////
    $ {1 n- d' E( _
  128.                   ////////////////////////////////////& m7 R& l/ S- L# \9 L: \7 }
  129.                   double d_err[ON];
    ! \# Q+ b0 B$ y! \( d0 Z- W& G  w
  130.                   Err_O_H(int m)
    ; ]( s2 m" w  n+ }  ?
  131.                   {. [! \6 z8 x# q1 ?  H
  132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的% W$ _, B: F2 w7 T0 V  `4 |" M
  133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
    ) m: a( r: C" k: ^
  134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???. y/ A$ d4 z  N
  135.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    - T8 @5 }3 g+ d0 w. M
  136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];9 x) G3 [" o4 h: @1 d, \3 Y
  137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差; P6 Q9 w" s" L" n% n
  138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);
    2 Q+ n+ T, j% U% |* h$ H
  139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差, p/ z/ ^9 }8 }* z% {' i* L
  140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);  x& Q1 x, i- a' ]6 T7 R1 D: y
  141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差
    & T  G8 u, Q0 |! z- E: A
  142.                   }4 @: a3 ~+ _9 X: }% J
  143.                   err_m[m]=sqr_err/2;. x- ^; n! S  q  p& D& z7 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
      b7 x( D7 C6 k( m! W& P* A2 j
  145.                   return 1;
    9 d% G/ S) r4 Q4 `
  146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束4 u1 N2 e) G1 W8 `( x
  147.                   ////////////////////////////////////" ?8 M4 o2 P& G' i
  148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////
    / _  b  E; N4 |
  149.                   ////////////////////////////////////
    # b/ l3 i2 r, Y" U: c4 N
  150.                   double e_err[HN];3 a' F& I# Z3 ]2 p4 u( ]: H
  151.                   Err_H_I(){
    & D6 A3 t/ F/ ^
  152.                   double sigma;1 ^( a/ Q. g3 Y5 m) n
  153.                   //for (int hidden=0;hidden, g' H- X* s1 O; v7 k
  154.                     for (int j=0;j<HN;j++)
    1 E% Q" i: y# r* b# N
  155.                     sigma=0.0;. }9 ]7 m! d: b4 [  c
  156.                        for (int k=0;k<ON;k++)
    ( y) x' Y( b1 m# D! Y. O$ T
  157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];
    % d8 A! m5 P$ i+ k4 x3 a
  158.                   }' H' Q/ l1 z  G/ _4 k; q. z9 X# Y
  159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差7 p+ H# a3 ^/ T  l# |% I- J/ x
  160.                   }
    5 _0 g% F3 a6 ~% i# B
  161.                   return 1;/ A' H% b) V) ?3 i5 A% a0 C
  162.                   }//子程序Err_H_I()结束1 q+ ]* g6 O8 @: M3 x
  163.                   ////////////////////////////////////////////////////////
      V! J- w! x5 N6 z- U
  164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////
    ; q# u6 ]) ^" Y* T' W
  165.                   ////////////////////////////////////////////////////////: V7 A! V( q& ]- S; S2 v
  166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)
    7 u2 K7 p2 A$ B5 `% J$ G' I
  167.                   {
    - l7 N1 L9 }# S. \2 J/ w5 u) e
  168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    * [9 u$ z9 k  @; j
  169.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    # l& |3 L$ K8 x- Q6 m
  170.                     //cout<<"第"< * Q5 n$ k2 w- ~2 @2 Q# h4 j  r
  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]);) v% A* H4 @/ K8 `
  172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整7 W# C3 R; l# J- q! Q' @3 Z' Y
  173.                   }
    ; G1 k* C$ |% o; @. F2 u) U/ d
  174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
    - b' Q! F+ D7 ]
  175.                   }8 t+ H( H; I+ {. d( ?
  176.                   return 1;& d1 o+ a/ F& U& o' e# ]: ?0 F
  177.                   }//子程序Delta_O_H()结束
    , g+ P/ P9 W' {8 J4 G; g
  178.                   /////////////////////////////////////////////////////3 c$ @8 s2 _' i: B
  179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////
    ' Z. \+ K; g' b5 y' r. s, B
  180.                   /////////////////////////////////////////////////////
    4 S3 J* }, |: ^9 T( ]7 H
  181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)
    * G+ F# d* q; j0 J* r1 y8 s! f
  182.                   {/ J; m* m! B) @( F0 K: N+ }
  183.                   for (int j=0;j<HN;j++)
    6 p8 u: E/ A: X, d! m) T
  184.                     for (int i=0;i<IN;i++)
    " Q+ R# y9 T# u( Z  l, 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]);  h8 [. c  t* |3 l" n6 Z
  186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整
    ' [0 X) J, F: p/ v- p( I# R, O
  187.                   }
    7 s: P* l& N+ I
  188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];
      o  Y' \1 j* U4 q$ o, F
  189.                   }
    8 s* v" l' z5 Z6 s3 ^& q
  190.                   return 1;
    * G( R8 ~- k7 \
  191.                   }//子程序Delta_H_I()结束) e' U) ]0 U3 G& g
  192.                   /////////////////////////////////
    * H7 |8 I2 C# M6 M4 ?3 X0 a  `' r
  193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////
    * D4 I% `1 \$ D* C8 c
  194.                   /////////////////////////////////
    1 Q, [  ]6 r! P6 u6 k3 H, f, V
  195.                   double Err_Sum()
    # S8 }2 E' C  t- m+ `5 X0 k3 a
  196.                   {
    . b# _! o8 X7 @" ]' U
  197.                   double total_err=0;- ~" q9 c6 u" R: t- ^
  198.                   for (int m=0;m<N;m++)
    ' w9 D: I) F- ?* h4 ^/ [3 h; q* {+ E
  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
    ) F/ e# L) l2 `0 ?
  200.                   }
    ( ?# C+ c# R; O5 U2 C6 P
  201.                   return 1;8 I, ^1 U: [: v% F
  202.                   }//子程序Err_sum()结束
    " _/ L: }. X! B4 l7 t1 Y) t7 x
  203.                   /**********************/
    7 G  n9 C, M2 a
  204.                   /**程序入口，即主程序**/& l( g: g' W3 f8 F1 C9 w& E* D
  205.                   /**********************/
    ) X4 S" Q6 h* \# D8 N
  206.                   main()
    $ w* R3 S0 [+ A9 T1 O
  207.                   {
    ; Z' w% h/ B3 u
  208.                   FILE *fp;
    $ V& r) n0 f" J* J+ A/ Z. a, l- E
  209.                   double sum_err;
    4 d0 A# w& H# ~$ r; q
  210.                   int study;//训练次数' _  h7 m9 o9 G2 M" n
  211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)6 |! r2 |( R( u/ u% s
  212.                   {& O2 Y0 I3 Q2 n+ N9 Y
  213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");( x5 ]) k  Y7 s
  214.                   exit(1);" M' n; @, I& D+ n- x. k& H
  215.                   }
    6 `( _4 A5 j1 _/ S+ r& O' z0 j" E/ h
  216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";  X9 u1 b) n& l; F# A) X1 @5 r& R
  217.                   cin>>alpha;  x% b- T3 k% x: O- {
  218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";9 s$ q2 G! w7 r# G
  219.                   cin>>beta;
    ( _2 N8 @/ G9 I( M1 Q6 d
  220.                   int study=0; //学习次数
    0 ]6 s$ U  O  @' b$ x
  221.                   double Pre_error ; //预定误差& B# J8 @, f$ T; {) F4 M! H: z+ l5 S
  222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";2 b! x1 E7 ^& x& D) t3 r2 B  m
  223.                   cin>>Pre_error;
    5 f% N: e' y& ?) a% W1 `
  224.                   int Pre_times;
    * {1 c+ f7 ?; G# B: J
  225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";3 \0 u. B5 U3 u3 I  M  L. x
  226.                   cin>>Pre_times;
    8 }' u* n+ B5 S' u$ Y4 M# @
  227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";
    9 t4 n* }1 w( D7 H+ u5 D6 B
  228.                   {
    2 j  |" W8 }& k5 n0 j
  229.                   for (int m=0;m<N;m++)1 ~* K* p5 ]7 K+ }9 }$ \/ m7 C
  230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; ) f( W( [$ r. @
  231.                      for (int i=0;i<IN;i++): V% b/ z0 X8 v& z' B
  232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];
    4 T* E3 h4 @. s. E& }& c
  233.                   }
    $ q2 q5 q8 N/ c1 }- q. \
  234.                   {  
    ) h9 t  ~; j# u: o6 k/ Y' @
  235.                   for (int m=0;m<N;m++)
    ) z0 r2 K7 T  g# k
  236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; - c5 a8 M% q( d1 I) @
  237.                     for (int k=0;k<ON;k++). d+ G- J6 I3 m$ `- Q* I, M. i2 s% N
  238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];
    3 r5 t& o5 [3 A* @, ^0 P
  239.                   }
    2 B. @: v# J3 g4 r; B' S( F% o& C
  240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) 2 K6 y, R6 J6 D5 J# N
  241.                   do
    2 j( h: o5 T7 w2 Y% x/ v+ u
  242.                   {1 a; v# b' S, ~- i
  243.                   ++study; ///???
    9 U) p: e! F* O- r  N! y0 j
  244.                   for (int m=0;m<N;m++)
    2 `4 P: Y& J+ P( P4 H. S
  245.                   {/ v# q6 G1 Q/ ]  u/ H
  246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)0 n/ ~1 b8 j6 L1 C; W
  247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
    / n9 [, D6 b0 E# B1 A( J
  248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)- ]/ V9 y2 k1 w* r5 a0 N
  249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
    ! t3 S6 a: M/ O7 S) c0 s
  250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) . b5 }2 Y' b* ?0 b( q# j0 p
  251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)
    ( U7 k+ g" D8 E- y/ ^3 e- N7 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)
    ) {0 a- P1 o5 Q2 m0 M- i. O
  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): H: F" `$ Z1 p, K7 j- `
  254.                   } //全部样本训练完毕8 y7 V1 I/ D) b5 H
  255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
    / z& R6 e! B. a, b
  256.                   {0 g) f2 `9 u% c( ^4 t
  257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    % s, L; y, N. B& d' o/ u$ O
  258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);; q1 B2 b9 W" Z1 b% _
  259.                   }- @: G; T7 n7 b6 K: P3 Y
  260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study7 z3 P( l/ y: j4 T/ D1 G! @; S' Z
  261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否？ 小于则退出 (11)
    4 a1 U  z# f$ k* H# e3 T6 n
  262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    ' |! L/ y: b) _& U2 S
  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);
    . k+ k/ V* g+ I* W
  264.                   fclose(fp);; E- _, E- V8 L. ]3 B
  265.                   }1 R. K2 V6 i$ K( o8 r2 K
  266.                   char s;( T( _* z3 a; q0 B8 E( I
  267.                   cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";0 H8 G: c0 {  @. c9 L. V& k
  268.                   cin>>s;
    ! ?. q! U7 h& ~8 y4 k3 E
  269.                   return 1;
    ) c3 n7 w/ j# T& |# K7 [$ ~
  270.                   }
    % j6 D) ^4 S2 w' ~8 h+ b; d
  271.                   
    ' F7 u% J2 {* y% g+ s5 |5 [3 g
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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
' f/ n0 \# t. _/ j/ \7 R& k2 g9 O% H8 |4 l

4 M7 b8 M+ n1 U8 {% S2 S; M  H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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