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BP神经网络学习机器演示

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TA的每日心情

	开心 2014-4-16 14:59

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电梯直达

1^#

发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

采用文件保存数据，基于BP神经网络，可以自行调节隐含层的节点数以调节识别准确率
注意：由于是个人开发测试识别率并不高，很多地方的匹配识别算法等都是最简单的那种，需要的人可以自己优化，识别和学习是需要先点“其他”按钮进行格式化面板才能继续操作

package ghost.writer.logic;. u8 g; [+ S$ U+ ~
. s5 {7 S+ J9 `) W\\" D+ S
import java.io.File;6 }, a4 ^3 H, v/ Q9 @0 D5 b
import java.io.FileInputStream;
2 E& W9 G* I( @2 ^0 O
import java.io.FileOutputStream;6 ~ \5 a, `% z4 U0 a! P* ]& n
import java.io.IOException;0 |% t# N/ A, N- r) Q
import java.io.ObjectInputStream;, A) L2 g. S d# k# k' ^' U% u
import java.io.ObjectOutputStream;9 J- O6 M. h1 a, E9 a) A# ?
$ z6 x8 c7 O$ m% z\\" v. Y
public class BPFactory {
1 X/ y2 p% q. H2 J9 y$ P* q) p
/**
0 y, D\\" t2 e- Z0 A, y( D\\" B
* BP神经网络元& A$ W. R7 {2 h
*/6 I) q3 a7 H( _7 [0 X5 e6 [
private static BP bp;
; j# T\\" R A3 w( z+ z
8 B9 {0 ?* E. e: g* w/ J* P* J
/**
$ v: i\\" d* s$ i
* 初始化一个全新的bp神经网络
$ D: H/ @0 S9 |
* @param inputSize
- Q) ~7 p) e: j7 d$ O' L
* @param hiddenSize
# y5 d g9 l0 h\\" R5 N
* @param outputSize
% n) r* O9 G6 p9 r9 M
*/
: W8 H* u+ t ^' O
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
0 `7 ~+ { \2 M\\" }6 |
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);* S& C* g# m8 k2 ^7 l6 P
}7 X4 Q7 D$ ^2 @
; v\\" E% H# j6 e$ Q1 q
/**
8 a4 r. o) x+ ^+ u
* 从文件数据中读取bp神经网络% H' U. G; a/ |( x
* @param file1 ~' B! N8 L# |) t! Y) r+ D% v. e
* @throws IOException' A+ c0 b3 f6 A6 Q& q* ]0 g+ Z
* @throws ClassNotFoundException
5 V3 S\\" r: \) @6 h7 m+ w5 ~2 B
*/
* D6 ~3 I% B& q- B! d& o$ d
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
& C! ~0 w H2 s {8 V4 Q' v$ N
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);, ^% ^! X! m& S/ L$ o2 S
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
3 u4 E0 ]3 N$ n4 \' ^# L8 O% h
bp = (BP) si.readObject();
$ s6 m) n1 ]0 O, u- ~$ X
si.close();
+ F! m+ S# k6 V
}
7 m% u& S9 j* f& E) p E$ `
* x\\" a# t' Y- Q( P: S9 G& P9 i
/**. F2 L% x, t7 R+ S
* 将目前的神经网络储存在指定文件$ Z, @( K8 i C2 g D4 n6 t
* @param file
. d- ]3 h. }, r& D7 R: x5 K' c
* @throws IOException4 N3 f9 @7 g5 L. R9 |
*/
1 l% ~# C5 \/ n, D# Y5 o2 X
public static void save(File file) throws IOException {' m- ]; p; {( T6 m8 U& g
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);/ j C/ F1 u# ~\\" y/ G# N
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);9 R2 Z9 L* S9 U7 F6 O
so.writeObject(bp);
+ r6 l2 B/ {; V( A4 A$ A4 [9 x% h2 z
so.close();0 u5 Y. A/ t% ]; q% B, }8 |
}
) T6 s9 M& ^. p& i6 p% v5 t8 g
0 I! W% m+ L, L* y' ?1 O
/**% |* B. Z9 U1 ]' k- V. b
* 训练BP神经网络* T$ }2 j! S* w\\" y
* @param trainData
8 z0 f: `% |5 d& u [8 z( }
* @param target
. e( o0 K$ S3 {2 Q
*/
5 m! J1 J1 o, @\\" M1 j% q4 ?
public static void train(double[] trainData, double[] target) {1 x, `\\" u8 R) h8 c
bp.train(trainData, target);( @2 Z* Y9 h$ L2 a, V
}
8 g\\" E# z/ S: w T
* M) L% K' t8 T3 m1 \9 {; L
/**
6 q, e' M% g0 q; ? u8 c
* 要求bp神经网络返回预测值4 ]+ A4 Y: Z4 z: [2 k4 [7 n3 ^\\" L
* @param inData
( i: p* j! H! `- m( y
* @return
5 }- l$ C% M9 `( c' ^
*/! z6 M+ f; s X\\" Q B3 T, ^
public static double[] test(double[] inData) {
; c8 T3 c7 W; p( a9 z
return bp.test(inData);7 [$ @1 m h1 \% o
}
) c: }, F\\" ?8 `& B2 a/ l
}

package ghost.writer.logic;. u8 g; [+ S$ U+ ~

. s5 {7 S+ J9 `) W\\" D+ S
import java.io.File;6 }, a4 ^3 H, v/ Q9 @0 D5 b

import java.io.FileInputStream; 
2 E& W9 G* I( @2 ^0 O
import java.io.FileOutputStream;6 ~  \5 a, `% z4 U0 a! P* ]& n

import java.io.IOException;0 |% t# N/ A, N- r) Q

import java.io.ObjectInputStream;, A) L2 g. S  d# k# k' ^' U% u

import java.io.ObjectOutputStream;9 J- O6 M. h1 a, E9 a) A# ?

$ z6 x8 c7 O$ m% z\\" v. Y

public class BPFactory { 
1 X/ y2 p% q. H2 J9 y$ P* q) p
        /** 
0 y, D\\" t2 e- Z0 A, y( D\\" B
         * BP神经网络元& A$ W. R7 {2 h

*/6 I) q3 a7 H( _7 [0 X5 e6 [

private static BP bp; 
; j# T\\" R  A3 w( z+ z
        8 B9 {0 ?* E. e: g* w/ J* P* J

/** 
$ v: i\\" d* s$ i
         * 初始化一个全新的bp神经网络 
$ D: H/ @0 S9 |
         * @param inputSize 
- Q) ~7 p) e: j7 d$ O' L
         * @param hiddenSize 
# y5 d  g9 l0 h\\" R5 N
         * @param outputSize 
% n) r* O9 G6 p9 r9 M
         */ 
: W8 H* u+ t  ^' O
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
0 `7 ~+ {  \2 M\\" }6 |
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);* S& C* g# m8 k2 ^7 l6 P

}7 X4 Q7 D$ ^2 @

; v\\" E% H# j6 e$ Q1 q
        /** 
8 a4 r. o) x+ ^+ u
         * 从文件数据中读取bp神经网络% H' U. G; a/ |( x

* @param file1 ~' B! N8 L# |) t! Y) r+ D% v. e

* @throws IOException' A+ c0 b3 f6 A6 Q& q* ]0 g+ Z

* @throws ClassNotFoundException 
5 V3 S\\" r: \) @6 h7 m+ w5 ~2 B
         */ 
* D6 ~3 I% B& q- B! d& o$ d
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
& C! ~0 w  H2 s  {8 V4 Q' v$ N
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file);, ^% ^! X! m& S/ L$ o2 S

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 
3 u4 E0 ]3 N$ n4 \' ^# L8 O% h
                bp = (BP) si.readObject(); 
$ s6 m) n1 ]0 O, u- ~$ X
                si.close(); 
+ F! m+ S# k6 V
        } 
7 m% u& S9 j* f& E) p  E$ `
        * x\\" a# t' Y- Q( P: S9 G& P9 i

/**. F2 L% x, t7 R+ S

* 将目前的神经网络储存在指定文件$ Z, @( K8 i  C2 g  D4 n6 t

* @param file 
. d- ]3 h. }, r& D7 R: x5 K' c
         * @throws IOException4 N3 f9 @7 g5 L. R9 |

*/ 
1 l% ~# C5 \/ n, D# Y5 o2 X
        public static void save(File file) throws IOException {' m- ]; p; {( T6 m8 U& g

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);/ j  C/ F1 u# ~\\" y/ G# N

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);9 R2 Z9 L* S9 U7 F6 O

so.writeObject(bp); 
+ r6 l2 B/ {; V( A4 A$ A4 [9 x% h2 z
                so.close();0 u5 Y. A/ t% ]; q% B, }8 |

} 
) T6 s9 M& ^. p& i6 p% v5 t8 g
        
0 I! W% m+ L, L* y' ?1 O
        /**% |* B. Z9 U1 ]' k- V. b

* 训练BP神经网络* T$ }2 j! S* w\\" y

* @param trainData 
8 z0 f: `% |5 d& u  [8 z( }
         * @param target 
. e( o0 K$ S3 {2 Q
         */ 
5 m! J1 J1 o, @\\" M1 j% q4 ?
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {1 x, `\\" u8 R) h8 c

bp.train(trainData, target);( @2 Z* Y9 h$ L2 a, V

} 
8 g\\" E# z/ S: w  T
        * M) L% K' t8 T3 m1 \9 {; L

/** 
6 q, e' M% g0 q; ?  u8 c
         * 要求bp神经网络返回预测值4 ]+ A4 Y: Z4 z: [2 k4 [7 n3 ^\\" L

* @param inData 
( i: p* j! H! `- m( y
         * @return 
5 }- l$ C% M9 `( c' ^
         */! z6 M+ f; s  X\\" Q  B3 T, ^

public static double[] test(double[] inData) { 
; c8 T3 c7 W; p( a9 z
                return bp.test(inData);7 [$ @1 m  h1 \% o

} 
) c: }, F\\" ?8 `& B2 a/ l
}

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