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发表于 2004-12-15 21:18 |只看该作者 |倒序浏览

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#include "iostream.h" : L2 K9 h+ F9 Z4 D #include "iomanip.h". R: V) g! I7 V: h# A: J1 ]# p4 H #define N 20 //学习样本个数 & r4 `* s+ U) D0 d% c #define IN 1 //输入层神经元数目 , S8 ?6 b8 g$ n #define HN 8 //隐层神经元数目0 X( T& {% G/ n- d3 { #define ON 1 //输出层神经元数目) Q8 {) w5 b$ N( l. ?0 `' t, y double P[IN]; //单个样本输入数据 + V# _' l. J; R1 x \ double T[ON]; //单个样本教师数据% ~' `. W" q% i double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值3 a/ i8 p: z# d, [9 g double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值 ! S5 e/ U6 V0 u$ h double X[HN]; //隐层的输入 1 R& W. C, v3 F# F- K: r double Y[ON]; //输出层的输入 3 N v6 Q- q# I# J5 z double H[HN]; //隐层的输出 - a/ J2 ]( W- j3 b double O[ON]; //输出层的输出 0 C E0 t0 n) W/ H$ l0 ?' B double sita[HN]; //隐层的阈值( w; N; r( e9 S" Y: A7 S6 v; ] double gama[ON]; //输出层的阈值 1 t/ z2 ?& S0 D: S! X double err_m[N]; //第m个样本的总误差! T! @0 O2 Q+ F) o) F- k& d1 L double alpha; //输出层至隐层的学习效率 5 }& ^+ p# D: z& A+ s double beta; //隐层至输入层学习效率3 L$ `- ?( t# J) d //定义一个放学习样本的结构5 \" E4 [! R' z7 q6 B struct { S7 ]% B! e g, M' S double input[IN]; # A4 [# A( y/ O" ] double teach[ON]; 4 K3 Q8 ~ |8 |: c) j! x, e# D5 } }Study_Data[N][IN]; 7 z# w1 k8 L1 |1 s' R( l ) d3 ^/ ~/ |% _6 m /////////////////////////// 9 w* X5 ^ @ C# t# M/ O //初始化权、阈值子程序///// % t( t! \$ O) e( N+ S ///////////////////////////8 `3 ~( a2 l( W initial() " F3 P; f: |) G; ~ D { . Z6 [; x% D# t0 G4 ~8 q" x float sgn; 8 @+ R: C) s9 z" M9 ]0 A; O( G float rnd;7 \. Y2 j3 T, N0 V8 j" B5 O/ N! x int i,j; e6 W0 M3 u+ Q! R, h: P //隐层权、阈值初始化/// ~2 P5 M' L A* ?' I {' E6 H7 [! ~8 c# f& `- m7 M //sgn=pow((-1),random(100)); * h. I$ U* s/ k7 S; I sgn=rand();* H" n2 e* h4 ]9 `) Z rnd=sgn*(rand()%100);+ l1 P8 \& I1 g& s W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。 ' S6 s6 u7 ?- K1 b* U( ~ } z/ X4 b1 u' I) g1 E# o; g //randomize();) H% f6 W9 k: S8 q( G* h0 _4 @$ e! ~ {3 J1 m. s' P. T //sgn=pow((-1),random(1000));7 L! z5 g! a: a' l2 _ sgn=rand();, S: L) \; g$ R rnd=sgn*(rand()%1000); 8 f0 c: G/ h: } sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化/ h& H! m+ F2 U4 q; F% c" \% l cout<<"sita"<<sita[j]<<endl; * A) {# d% u" W- ]* o } , U/ A! O0 s( K$ I# v //输出层权、阈值初始化// 9 q1 \5 @* e3 v' j# }3 [ //randomize(); K+ R' U$ k; U) J% r; W for (int k=0;k<ON;k++) & @; R$ B5 |5 g for (int j=0;j<HN;j++) " F7 ^: U! W$ c8 i4 T) ^ {# _) k: u3 n. g/ C //sgn=pow((-1),random(1000)); 4 D4 P) u! D( S/ K8 Y2 J7 T" a! K sgn=rand(); 3 y" p" T" _* n. f J' u! f rnd=sgn*(rand()%1000); 9 d W7 G1 ^1 j" {( C( S V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化6 F9 K; V5 n: K } # r- m5 R7 X, O: o0 D* H2 O //randomize(); % o. n/ Y" `0 _. B3 I) C& K {5 u( N" n, d* D0 X+ W //sgn=pow((-1),random(10));- [ i" j3 d9 v' P5 N5 d/ G3 H sgn=rand(); 5 [) m Z; \6 W* B& J7 H# ]1 j rnd=sgn*(rand()%10); 3 C6 o: V: v% U7 k [+ o. t gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化 1 ^, X4 n, z$ J0 k( G, k cout<<"gama[k]"<<endl;5 L5 j) V9 w) C* |, z7 l+ k! X/ J } ; E# `: s$ t$ C+ p0 H8 o return 1;) h+ \& Y4 ~% V. q! A/ T8 G+ { 3 C8 \" _, A" s( H5 d }//子程序initial()结束

& w: K/ v( a5 p$ {4 g
//////////////////////////////// $ K! G, `! @4 X! @+ e9 F ////第m个学习样本输入子程序///1 v A) M& Y! f2 |0 F ///////////////////////////////$ k4 r+ n' u4 G input_P(int m) % C; l+ \7 X0 H; C% j* z3 d {: M$ C" ?. v, V4 I% j0 Q, O for (int i=0;i<IN;i++)( P4 \, u% i5 ~0 l; n8 n3 Y P=Study_Data[m]->input;. \& o" O- J. | R# H/ i2 K' ] //获得第m个样本的数据$ t% Q6 m: V( k% j* M //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：8 E2 z) X3 Z8 i: _" j; x' [9 P //P[%d]=%f\n",m,P); : K, n* \2 D4 g return 1;& z& l5 G5 P+ g/ ?' }8 m% U9 e }//子程序input_P(m）结束5 H( s1 r/ a! e ^3 q7 O /////////////////////////////, P1 `; A: H/ \4 Q5 Q% G ////第m个样本教师信号子程序//. v0 I+ f1 d. o) B2 I M /////////////////////////////0 l8 j6 x& D5 i8 q# P) M3 F' e. Z/ L input_T(int m) ( W+ T" y' k" x/ y1 E$ @* c& h$ v* ~ { . d* U4 Y# ?* ^- |+ ?/ E for (int k=0;k<m;k++)* O9 j: i8 J Y' v7 z# J T[k]=Study_Data[m]->teach[k];1 I7 c7 S" }( [7 z4 l/ F //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[% d] =%f\n",m,T[k]); 4 M8 P7 z3 d$ B3 r1 ~/ u+ T return 1; / [, N5 y: ?9 P. u$ J$ _ }//子程序input_T(m)结束" v' c' P$ ~5 \. B5 T5 Z7 k ///////////////////////////////// 7 q4 H) s8 y6 y //隐层各单元输入、输出值子程序/// [7 v, g( D) r5 M7 s" w K& V- j /////////////////////////////////& k% ?% S' A4 m) R H_I_O(){ % j/ F2 X4 N2 A double sigma; . U# E8 v# R* r9 H" ?1 Q- F int i,j; ! X H, w. J+ G9 Y) c for (j=0;j<HN;j++) % {: Q" t c! {8 C sigma=0.0; % z( e ], o1 T) g: V- J8 X% A+ e for (i=0;i<IN;i++)* d' L. g* X) W; T2 l& a! k9 A sigma+=W[j]*P;//求隐层内积9 x, M) Q) H5 N/ b6 K1 i. s } 4 `9 _4 r% `7 n4 }6 }8 V X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入; t% D- b2 z. K; }% n H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出 , p, J5 f0 d Z8 d# Z" ^& { _- @ } ( r8 X7 X& a7 k0 y# \ return 1;6 Q- r' a2 @' p8 k9 _ }//子程序H_I_O()结束2 L% F6 t% S, ^0 X+ y4 j /////////////////////////////////// 3 D% K" B$ c/ p0 i9 l //输出层各单元输入、输出值子程序/// 0 Z: F, l$ J# J ///////////////////////////////////5 q% i) ]* G [' {( U! Z( d O_I_O(). r2 V6 t9 B( ^ { ; s" F _ Y z- P, Z double sigma; & e4 i5 L, l" R6 v7 a1 p for (int k=0;k<ON;k++)9 c; q5 o- h# }: D! q! d sigma=0.0; 8 v6 q( ]" L; L8 n4 U. l, ?& N for (int j=0;j<HN;j++) $ ]% h9 Y; s9 ~" n" S sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积 1 V: `, Z( v+ z } 3 \1 n/ D6 b" z2 p Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入4 N3 p% ~3 {0 ~& Y O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 E0 s+ ~5 f/ n" u/ [: {5 ~ } & O/ _" `2 f6 B3 ^& X return 1; ! X) t# o( G3 ^6 Q9 [1 f6 d }//子程序O_I_O()结束 , O! y$ Q- T8 K //////////////////////////////////// " k/ n* U( s6 {4 P: s2 B& ` //输出层至隐层的一般化误差子程序//// " S! ^# j* {/ Q- S ^ w; M ////////////////////////////////////; z: \$ p! n9 d" b ? double d_err[ON];( x/ w0 v% L8 X; P* @ Err_O_H(int m)4 `+ v# Q* h2 O { 1 |7 g7 r1 K: D0 h5 l4 _' [ double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的 * X( ^' Z( s6 P! b1 V `0 n4 u- ]7 n double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的 $ f& f* s2 I+ A! k k //for (int output=0;output<ON;output++) //output???( O) L. g! B$ @& J$ w for (int k=0;k<ON;k++)% T8 x$ I3 ~6 H6 U b5 { abs_err[k]=T[k]-O[k]; ; f/ k6 C. E( j //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差6 H! }9 M- c; M4 U! h& R sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差 / I* _* F3 |- j( d8 I! W0 M d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);//d_err[k]输出层各神经元的一般化误差/ w# j+ }* q3 `. z } ! j! P$ S' s7 f; N err_m[m]=sqr_err/2;//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9 ]* c9 y: v( @0 f8 \) Z return 1;; q; X' I+ p) D5 a: s }//子程序Err_O_H(m)结束 + L$ p+ c+ k. E% y //////////////////////////////////// - z* Q4 p$ n! F; O0 A6 r& P' _ //隐层至输入层的一般化误差子程序////! L l% H# ~1 F$ O) P/ I //////////////////////////////////// 6 p& ], w+ _% G* C, i2 m double e_err[HN];8 j0 ?$ ~* Y, B# {2 j7 E5 l0 p) N Err_H_I(){6 o! l% Z" a; ?9 { double sigma;& p% p2 I4 Q1 `6 `9 o" B //for (int hidden=0;hidden, P6 O8 E: x. v! J- ] for (int j=0;j<HN;j++) 8 k/ O3 y6 U) R; b! ] sigma=0.0;; x4 k3 y! {) C, o9 ` for (int k=0;k<ON;k++) 3 \: F8 h; g: } sigma=d_err[k]*V[k][j];4 S0 ~% G8 [* L }6 O6 u6 P- A4 o& X. `" s7 H e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 * |- i) Q& ^8 q7 T5 m% U }/ ?7 m9 R) Q4 c, r" i i return 1;; I& g% v. ]5 R: J# U1 u }//子程序Err_H_I()结束 ) t u! p2 V, E6 R //////////////////////////////////////////////////////// : a8 t$ B$ \5 I" @. D% ~' @ //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序////// , T; v- w `9 c, \, ~ ////////////////////////////////////////////////////////5 l0 Z4 q, V" A) | Delta_O_H(int m,FILE* fp)3 i9 ]1 |9 `& u, {, H5 Y6 C {8 J- @; o( E, M& B. i" F' M for (int k=0;k<ON;k++)/ \- {8 j/ z3 U for (int j=0;j<HN;j++)( t _ {' t$ J" T //cout<<"第"< 7 t4 x2 _- P$ H/ \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]); 2 E$ g6 r5 W9 e V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整 ! |- k( C8 M7 x+ o. H% t }- z% N# ^# P; _+ e6 B& D( i gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整1 j& k* Y* h. u: @- O1 D2 A b9 } } p) ?1 s: R B return 1;( w! T5 s1 o$ N' {* Y }//子程序Delta_O_H()结束 : A5 J. e3 p* d; _$ w( P: c /////////////////////////////////////////////////////7 k' z; P& [6 A7 p% |( |+ d% R3 { //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////) T8 C1 x0 [$ J& B+ L ///////////////////////////////////////////////////// 2 g) \% f+ i# n3 B3 L Delta_H_I(int m,FILE* fp)( y, s$ z8 a) \" W7 x. W7 ~3 D% [ { $ }/ v' ~- \3 C' ^+ E, e for (int j=0;j<HN;j++)4 [3 ^# \$ B0 ^( [; }0 e for (int i=0;i<IN;i++) # P: T! X5 a* F3 R: s; w //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]);" z& Q9 @6 ~8 f7 m2 Q1 E$ N W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整! {& o0 p6 `, L% X3 q& X }0 S% O9 ?: V5 y0 ` sita[j]+=beta*e_err[j];/ i6 p) u3 [+ C1 E9 b } * d' a y' [9 G- v7 s" ]; i/ P% d return 1; n% k( w! c. Q+ V6 y l }//子程序Delta_H_I()结束 : f) z3 S) S/ U ///////////////////////////////// 0 H3 R/ _2 R; ]7 p //N个样本的全局误差计算子程序////) a1 l$ T) d9 F# u0 D /////////////////////////////////2 n0 J( u _$ ? double Err_Sum()# A w& p- S7 w) K+ p' ^ {+ ?5 a: l8 V; S$ k+ R9 u; \( W double total_err=0;, ~. B; O2 B1 j( b9 Z for (int m=0;m<N;m++) 8 `* C& H% K! k0 z+ H total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差; s; S4 F' d* o } 0 k5 p; ~% R, T4 d5 ? return 1; 5 ^/ E/ W7 x' \ }//子程序Err_sum()结束1 q3 e' x' t6 O# m6 G /**********************/ / t V4 Z% w. v/ f5 a. T" _. I /**程序入口，即主程序**/+ [& h0 o( b( N6 R# N- h /**********************/$ |( N' f9 i% ?/ B! g. A1 Q main()) _1 ]5 b% e7 b$ N3 [' Y; K7 H' P: j { 2 X9 @$ {3 F) a FILE *fp;% H' c0 C, J) E$ M" ]# C: m* Q8 \3 ` double sum_err;3 q* v% l! l+ N* a, w! b1 m8 C int study;//训练次数 % n' b$ l0 F2 P if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL) , `% f: H/ W; v, W3 y* X {8 a# n2 N6 ]+ z7 y. g3 i# X# s printf("不能创建bp.txt文件!\n");& p' a6 U$ z9 G" j exit(1); X- e% a5 P- g3 n }5 f) n4 E0 G9 A7 g cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";4 z6 _( y# U$ N! s/ s cin>>alpha; 0 o) O* r& j7 ?/ D) Z# F cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";# Q5 m0 v6 Z7 V% P2 Z cin>>beta;1 j# ?) R; {8 h int study=0; //学习次数2 {& h& W% Q/ Z double Pre_error ; //预定误差 1 p6 V0 Y, W$ L) Z8 p cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n"; 3 D' q( c: O: X cin>>re_error;; \" r8 W! L0 c* u: I7 ^7 }7 W) p6 ` int Pre_times; 5 }' [" x( q3 f F$ Q4 ?, _8 B cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";! y1 h+ P2 x6 O cin>>re_times; T4 N, u ~! G* L9 ^8 U9 D R) u cout<<"请输入学习样本数据\n"; " y; F! c& g4 e p1 I: l) M0 u {+ s- ^' _; m0 K& n+ D for (int m=0;m<N;m++)+ |3 ]( F7 {; r& T5 j1 M cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; , S7 ^0 M. I5 t( r for (int i=0;i<IN;i++)4 C7 W. ` A5 v7 ^' D/ Z- A cin>>Study_Data[m]->input;$ {3 z) p: ?3 v5 W4 Q3 w6 J }$ ?, m8 f" h' i# @9 p* g/ k { % ^. o/ S* d/ O* M9 X7 r for (int m=0;m<N;m++) 9 w$ D% T3 V) ^ cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; Q# X& R" V5 ]6 ^ for (int k=0;k<ON;k++)& R. A) Z% \$ @. R- S* x3 |0 h5 R cin>>Study_Data[m]->teach[k];5 {! |$ |$ l& `9 H+ ~; p5 a, @ }5 R! M, |- `+ H& U+ z$ F3 a) F+ q initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) . i y4 q: B: g% P& P2 p do ( O6 E7 y @ G; M { : h1 ?5 E1 }( {5 v5 @: Z$ _ ++study; ///???8 U4 C3 E3 s5 D$ r5 } for (int m=0;m<N;m++) B$ ]' l. s) Q6 F7 t, `* H { ; R" }; D! g( Q! V0 q7 W input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) ; J/ O: o& l. y: D/ E6 v8 S" G input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) 3 x: m% P5 O6 O+ |1 w H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)3 P; e' t: R4 F6 V" u5 V4 j' { O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5); R0 n e1 t& j) T- j( _" h0 \+ D Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) # P$ Q% p# e: k% D! i+ j: | Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7) 3 c/ [: i& `; j( g3 }7 G1 r7 K 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) * ~: A: i- k2 Q9 w z+ a 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)& [, Y1 R. I# U* ^* n0 H9 i } //全部样本训练完毕 1 n0 Q8 y/ i4 A5 t: N0 } sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)- I0 `% W, q; d/ `# R { 6 Q% E8 q+ m! n3 ^ cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;( @$ I5 n* }, S8 R9 j% A0 R" [ fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);" ^7 ?" }+ j `* c }2 u8 N3 L1 b& ~0 d while (sum_err > Pre_error) //or(study " q+ t- u" e8 I: [' s6 [ { //N个样本全局误差小于预定误差否？小于则退出 (11) 7 p$ R- i9 q7 A: U1 X cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;( j9 H: c( y# @9 H( F1 u. b fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err);$ n e0 A( [$ l* ` fclose(fp); ( W! ]. d5 z' y0 w9 ] } & N. s% D; |+ ~3 H char s;5 W8 @0 h4 u E m cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n"; * a: E6 ^- p' e5 z7 X, W ~ cin>>s; H. D+ k6 X8 m9 Z2 y3 T9 l return 1;9 K+ d; l) Z( C7 h$ O; F }