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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 5 E! y& T% M4 e7 Z8 g' _" }# c
    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
    ) O5 W) T  J% m% `9 A# ]: ^9 B! v* A: ^2 J
    09014502_d4Tt.png

    $ s3 \* b1 `, O6 v6 H0 c) p9 |: ~0 V* c6 S, _) Z: s8 D
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;0 p7 C5 M, E5 E' V2 [. a

    2. # V* V4 e6 k- g' I* O
    3. import java.io.File;9 U9 K; `9 j! ]+ A* ^: n
    4. import java.io.FileInputStream;
    5. 8 C1 K1 m/ _2 k
    6. import java.io.FileOutputStream;
    7. 9 i: \: _. v2 ]: p# Q# B; R
    8. import java.io.IOException;' s# m\\" [* Q) ~% R3 j
    9. import java.io.ObjectInputStream;) e1 ]% q. S, O\\" M# ^4 r6 U
    10. import java.io.ObjectOutputStream;
    11. \\" P6 m5 K. o\\" v& L& D

    12. ' E. V' a5 I! g\\" ^* v2 I% X
    13. public class BPFactory {
    14. 2 w  l5 u5 c* i: U) ~* Q5 B
    15.         /**1 \+ k7 t; h& j' z. i
    16.          * BP神经网络元
    17. % v! s. T8 p5 q# U8 s: B+ h8 E
    18.          */
    19. ) N) e+ t6 S1 p* r, c* |6 s3 D
    20.         private static BP bp;2 ]9 n/ o, M& L2 d9 _\\" W
    21.         # _' e( n7 ~+ [) L
    22.         /**' q. u' I2 N/ ~/ e( m4 _
    23.          * 初始化一个全新的bp神经网络7 u7 E+ }: J  a
    24.          * @param inputSize
    25. # c9 f8 S7 ]  J% ~
    26.          * @param hiddenSize 8 A% Y0 D: S9 ^
    27.          * @param outputSize
    28. * C7 Z2 ~/ [9 U3 `, p: r. ?. `' O
    29.          */% ^4 x\\" |\\" L  ]. K0 k; t
    30.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
    31. $ h/ q5 r\\" c6 p
    32.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    33. - ]& J: C! c% x$ n, V\\" N$ c
    34.         }  t: q- h/ P# J5 g) h
    35.        
    36. 9 ~0 n: j- P. \1 y; E) o2 k
    37.         /**
    38. / j\\" j# w* @7 a
    39.          * 从文件数据中读取bp神经网络
    40. . P9 E0 B; ]4 Y9 J% w\\" W
    41.          * @param file
    42. * ~! |2 s: f# j5 g- B1 O: t7 r
    43.          * @throws IOException
    44. 9 g6 P+ P; i9 r5 s
    45.          * @throws ClassNotFoundException
    46. % y5 L' k; A- D! S8 J
    47.          */
    48. * m/ ^) Y8 ~' e' j& R
    49.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {: f* s0 O! ?; \! I6 O
    50.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);) U( \- B# w* Y\\" w' l7 O+ I8 H
    51.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
    52. + p. L3 [, z) u/ o1 ~* M
    53.                 bp = (BP) si.readObject();
    54. $ O5 t' Y: V  O. Y! B/ y
    55.                 si.close();' I4 b, @' S9 E0 q$ _0 W
    56.         }1 c) T7 V9 k; m  g
    57.        
    58. 6 b' n9 i! m. f9 j/ t+ @& y6 J
    59.         /**7 L& k! R4 u  m) K
    60.          * 将目前的神经网络储存在指定文件* R/ A  p\\" Y5 A7 a
    61.          * @param file
    62. 8 o- \0 f0 V4 v2 F% e
    63.          * @throws IOException5 L% I6 A4 u/ w
    64.          */- y, s! X, y8 u4 w0 |
    65.         public static void save(File file) throws IOException {
    66. % r- ^6 q/ f, r9 x% _/ Z
    67.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
    68. 9 X8 U* t1 `6 @% q( _
    69.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);1 `: P0 S, f0 J- F8 G$ y( K2 Q
    70.                 so.writeObject(bp);
    71. 2 j* y  `; o* I! X8 R4 d
    72.                 so.close();
    73. 5 t$ J5 t( s! }
    74.         }
    75. ' g$ Z7 I- ]# F
    76.        
    77. 3 [8 F8 m  s' L
    78.         /**; U$ L1 d2 `: G3 \& E- l
    79.          * 训练BP神经网络
    80. . p/ \9 c5 i4 o3 [' m' p\\" G  T
    81.          * @param trainData
    82. 6 H& p& k3 Q/ C6 W, d, D( S
    83.          * @param target
    84. - B6 O3 v5 g1 |! c3 e+ T! D
    85.          */* D6 `& l* \& `$ U9 R
    86.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {
    87. * p  S5 N/ X$ i! D4 t
    88.                 bp.train(trainData, target);
    89. 9 A- l9 E7 r\\" s; G% b; O0 I
    90.         }) N9 _0 D) k3 ?6 ?
    91.         2 @4 \7 S, ~' @& O, ?
    92.         /**) f5 ~' W! U7 L' S
    93.          * 要求bp神经网络返回预测值7 Y\\" |! ~& ?\\" Y
    94.          * @param inData% L8 y0 A3 G2 f# P$ t! h7 ~
    95.          * @return$ Y7 P/ y\\" [1 O& X3 t& O, @
    96.          */
    97. ( g& S4 n2 ], h
    98.         public static double[] test(double[] inData) {) a! W8 N: T3 y7 m
    99.                 return bp.test(inData);
    100. 6 Z3 f. n. a$ j% f. [, ~3 L
    101.         }* J. X3 v, R- f
    102. }
    zan
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