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BP神经网络学习机器演示

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    [LV.2]偶尔看看I

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    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
    9 T: b: M* k% N3 B. o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
    3 T5 s& B5 d( J8 F- k
    # D0 S# e: b0 r" t6 ^, W
    09014502_d4Tt.png
    9 I+ m3 D/ \# p, }7 g" F( o+ K( b$ X

    : _; t# V$ l: k  y
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;! v9 O9 O0 l' Z* {3 {. {# T
    2. , ?8 q0 s6 X) ?0 t' B; r/ w2 t* g
    3. import java.io.File;
    4. 3 E4 d: n! n/ q/ U
    5. import java.io.FileInputStream;2 ~7 k3 G; `! H& U$ T$ U
    6. import java.io.FileOutputStream;
    7. . l8 V3 G9 ]\\" g. y
    8. import java.io.IOException;\\" g9 G% J8 Q0 p; {7 W0 o5 }
    9. import java.io.ObjectInputStream;- ^) G+ C  X% E
    10. import java.io.ObjectOutputStream;0 P\\" h& N/ w( U# A, ?; p; y

    11. % a\\" t& g; ^( q' x/ a. }, b
    12. public class BPFactory {5 p3 ^& h0 N6 a/ j4 X
    13.         /*** V4 ~2 E5 `9 V( Y  e3 ?3 y3 K
    14.          * BP神经网络元# s' U9 ~) [3 l- L% d0 \
    15.          */4 }# s7 v7 Q$ A- Z4 |9 K- i
    16.         private static BP bp;
    17. ( `9 V/ ^- x8 t; G- O
    18.         1 W. n( }9 Y0 u6 X  ]' N3 b
    19.         /**) l$ |/ s1 t6 o: I( D& q, L/ l1 R\\" V
    20.          * 初始化一个全新的bp神经网络
    21. ( F7 h. i; V# t3 w! \0 A+ J8 B
    22.          * @param inputSize
    23. ) o\\" u3 ^+ Y/ S* F! O
    24.          * @param hiddenSize ( M7 z: Z! N. [7 L
    25.          * @param outputSize/ Y2 v% l1 |; N& i! b
    26.          */8 N( J7 A/ @- U) ]  F# z
    27.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
    28. 9 s- T- k. ~7 u# c\\" G9 ^: V
    29.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    30. ; K; Q' ]) |7 q. @* |
    31.         }
    32. / S- A$ I! E- C  |8 y: I
    33.        
    34. . W. v) i4 w9 @3 h4 m\\" }8 A
    35.         /**/ F9 x2 r1 J) x- g* ]
    36.          * 从文件数据中读取bp神经网络
    37. 7 J6 |+ n: e8 Z
    38.          * @param file  b( E9 w) ], T/ B  V2 ~/ O8 i
    39.          * @throws IOException, R: m# ^' k, E! O; {, F3 c
    40.          * @throws ClassNotFoundException1 E$ n7 Q' m* J8 m. }( m' c\\" Q
    41.          */+ g9 O$ c7 G' @- v
    42.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
    43. : r2 p: z% i. I$ r' P
    44.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
    45. # m% r/ U6 X- F\\" X6 S
    46.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
    47. ( ?5 R+ R! m# L$ V. O, H3 W
    48.                 bp = (BP) si.readObject();
    49. 9 |: ~) f. Y+ d0 T8 R
    50.                 si.close();
    51. 5 X, a1 ?) d7 O6 t. Z9 N- `
    52.         }
    53. : v  W  M& t9 b; h\\" d
    54.         % z3 n$ D* p) s) f$ ^6 L2 x
    55.         /**
    56. 9 Q, j4 f1 r4 `# z
    57.          * 将目前的神经网络储存在指定文件
    58. ) V5 B/ z( _9 v0 @
    59.          * @param file! C, N$ W! a5 W, h- e, Z/ C* |
    60.          * @throws IOException: ]7 @( T4 d+ F, w
    61.          */; Z% O\\" Z: ^( |$ U) A$ f1 p\\" o
    62.         public static void save(File file) throws IOException {
    63. ! ^0 r7 ?1 V1 P
    64.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);7 {8 |$ o) F/ }\\" D) O5 }
    65.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);: q+ M. L8 L& p
    66.                 so.writeObject(bp);% T; [( E. v3 E9 G. o7 S
    67.                 so.close();0 g+ j6 n! }  \: H
    68.         }
    69. ! b7 _. A$ A' H
    70.        
    71. 3 _6 \7 ]( @8 f  i
    72.         /**' z9 M: w$ X: i3 v3 w
    73.          * 训练BP神经网络0 a$ \# D! ]  z7 x& F4 n7 G
    74.          * @param trainData5 P+ {1 b/ w9 E5 u) Y- O
    75.          * @param target
    76. & j1 v8 h: l: k8 |6 O2 U
    77.          *// [3 Y/ l3 y& X9 @
    78.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {, Y) v0 T4 }; p. s9 v\\" k
    79.                 bp.train(trainData, target);
    80. 6 [% N( j( C1 Y; K- _
    81.         }
    82. 3 g- ]; f  a7 n$ a% l
    83.        
    84. 3 c, E0 ]$ N7 l1 a
    85.         /**: @, Q2 l$ e6 p8 I; h
    86.          * 要求bp神经网络返回预测值& E/ X) p. c$ D
    87.          * @param inData
    88. * `! E( r% c3 W0 K& ~/ \) N
    89.          * @return: u7 Y6 l0 y4 I: i# ?5 G2 G7 n, i
    90.          */: p  F0 `\\" M) z4 n& J5 U! H, @
    91.         public static double[] test(double[] inData) {6 C$ S  Q0 z) K3 Y$ v6 k1 f8 k
    92.                 return bp.test(inData);* e. J) F+ S. U/ L* h+ n6 h: }( E
    93.         }* ^\\" L: m9 ^( j$ R: `' ~
    94. }
    zan
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