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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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[LV.2]偶尔看看I

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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;
' S1 H$ ]+ Y- b. K* H; O J* @
* {0 [0 j0 n1 V
import java.io.File; T! v8 c( s% b9 w
import java.io.FileInputStream;\\" z5 X( ]/ {. Y0 E
import java.io.FileOutputStream;
% J7 u+ l1 |# \
import java.io.IOException;
\\" M$ j( A: R1 B8 x' o
import java.io.ObjectInputStream;, p) {1 A; p; v2 d3 Y8 b
import java.io.ObjectOutputStream;; q6 i. Y- I6 ` |: v/ }
* P% E' G2 O* Q
public class BPFactory {
4 {$ Z, p0 ^ Y4 W& l
/**3 q* b; j J) D$ N5 J
* BP神经网络元
6 O9 _2 }* M) Z1 ^
*/6 Q# t( ]' b9 i/ O% P& X { M4 y
private static BP bp;& d- x! `0 L$ g9 |% q c: y
+ t7 \ C5 m) b5 U( s. v
/**
0 r& D! l3 r- k6 ?8 }0 L
* 初始化一个全新的bp神经网络, H; v+ X: q4 ?# \9 V
* @param inputSize
' S1 W8 p* g2 f1 g8 }
* @param hiddenSize 7 o) u0 }! d# j t1 N* w
* @param outputSize' R: @2 I5 I7 P& `
*/1 d* T( h' y* t: s' |\\" ^
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {+ D( }1 x$ }2 w: {$ m
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
+ N% k% v4 u. y6 K8 p
}8 U+ W* i( p/ Q8 n- V0 X
\\" p4 F5 ]0 u5 i& j! K' k
/**; ]' u2 Y! ?/ G* }' R8 K3 m) e- n
* 从文件数据中读取bp神经网络' e9 m& b\\" c, \' ]' u* h( I z
* @param file4 d3 r' n3 K. s& H H B& n( r& U
* @throws IOException* o# k) t3 y. R8 Q\\" L\\" d1 k+ K
* @throws ClassNotFoundException
\\" B\\" t+ ^# d- q$ r$ x
*/
! b% U' |) h: q) y) M
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {+ C* l0 T5 K+ O
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);; e+ c/ ?8 h1 W4 `
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); , _8 Y% _! R7 m4 T; T4 ?- j( d
bp = (BP) si.readObject();
+ S9 Q. E) f2 v9 q
si.close();
& z\\" e4 ]\\" B% U6 J
}
\\" x+ M' p+ Y8 `5 S/ y! m, x
; V; e2 J7 E0 y* L
/**
; Q& O r1 h- Z. v4 G1 a/ {
* 将目前的神经网络储存在指定文件! ]\\" P( h5 _5 M( z! C% ~; u
* @param file
4 V, P\\" I$ q( c- Y6 @7 f; k
* @throws IOException
/ P* B D9 T) W- p; o% p& i' d
*/; k' y/ N4 a: d2 s
public static void save(File file) throws IOException {
: j. G6 J6 E8 f7 k\\" x0 g3 k+ T ?
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
) ]! h( b% x& T8 x
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);% s( q9 T' X) v/ J
so.writeObject(bp);
' q1 ~3 `& A% x( p! k* p; f
so.close();\\" N& b3 q3 J0 X z* B
}
# E\\" c% @ m/ v6 j2 R2 z: R* ^
7 ^3 _: j6 M# U0 _ G\\" t7 V
/**
- q2 y0 ?' ?* m* k/ E
* 训练BP神经网络
0 m# V2 j$ L! }) \ V8 X1 a9 |: k
* @param trainData\\" h, R9 Q6 a, q, V1 b5 O j
* @param target- F; u6 n# G\\" u7 f
*/
: a/ c; J# P7 j8 B, U
public static void train(double[] trainData, double[] target) {
. f- _% V8 G8 d\\" q! [8 @' i
bp.train(trainData, target);
& a. c) m4 |' T
}/ @4 k/ |* ?1 _8 M
; C( ~6 o+ [# i; `3 s\\" z- P6 t
/** o# K2 N. d. o O
* 要求bp神经网络返回预测值
; Z0 A6 H# r( H. f( B3 g% R5 J
* @param inData
; p; h9 O, }% ?/ r
* @return0 q& J/ A5 r; @2 K2 ~* s% x2 \4 S
*/
2 P& G2 ?0 \: c( g, C: V
public static double[] test(double[] inData) {& [; \. D* V; Y; l4 A0 j
return bp.test(inData);
$ s ]/ @) h4 i\\" K
}% A! N- |) N6 o7 m5 s2 h2 [
}

package ghost.writer.logic; 
' S1 H$ ]+ Y- b. K* H; O  J* @
 
* {0 [0 j0 n1 V
import java.io.File;  T! v8 c( s% b9 w

import java.io.FileInputStream;\\" z5 X( ]/ {. Y0 E

import java.io.FileOutputStream; 
% J7 u+ l1 |# \
import java.io.IOException; 
\\" M$ j( A: R1 B8 x' o
import java.io.ObjectInputStream;, p) {1 A; p; v2 d3 Y8 b

import java.io.ObjectOutputStream;; q6 i. Y- I6 `  |: v/ }

* P% E' G2 O* Q
public class BPFactory { 
4 {$ Z, p0 ^  Y4 W& l
        /**3 q* b; j  J) D$ N5 J

* BP神经网络元 
6 O9 _2 }* M) Z1 ^
         */6 Q# t( ]' b9 i/ O% P& X  {  M4 y

private static BP bp;& d- x! `0 L$ g9 |% q  c: y

+ t7 \  C5 m) b5 U( s. v

/** 
0 r& D! l3 r- k6 ?8 }0 L
         * 初始化一个全新的bp神经网络, H; v+ X: q4 ?# \9 V

* @param inputSize 
' S1 W8 p* g2 f1 g8 }
         * @param hiddenSize 7 o) u0 }! d# j  t1 N* w

* @param outputSize' R: @2 I5 I7 P& `

*/1 d* T( h' y* t: s' |\\" ^

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {+ D( }1 x$ }2 w: {$ m

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
+ N% k% v4 u. y6 K8 p
        }8 U+ W* i( p/ Q8 n- V0 X

\\" p4 F5 ]0 u5 i& j! K' k

/**; ]' u2 Y! ?/ G* }' R8 K3 m) e- n

* 从文件数据中读取bp神经网络' e9 m& b\\" c, \' ]' u* h( I  z

* @param file4 d3 r' n3 K. s& H  H  B& n( r& U

* @throws IOException* o# k) t3 y. R8 Q\\" L\\" d1 k+ K

* @throws ClassNotFoundException 
\\" B\\" t+ ^# d- q$ r$ x
         */ 
! b% U' |) h: q) y) M
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {+ C* l0 T5 K+ O

FileInputStream fi = new FileInputStream(file);; e+ c/ ?8 h1 W4 `

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); , _8 Y% _! R7 m4 T; T4 ?- j( d

bp = (BP) si.readObject(); 
+ S9 Q. E) f2 v9 q
                si.close(); 
& z\\" e4 ]\\" B% U6 J
        } 
\\" x+ M' p+ Y8 `5 S/ y! m, x
        ; V; e2 J7 E0 y* L

/** 
; Q& O  r1 h- Z. v4 G1 a/ {
         * 将目前的神经网络储存在指定文件! ]\\" P( h5 _5 M( z! C% ~; u

* @param file 
4 V, P\\" I$ q( c- Y6 @7 f; k
         * @throws IOException 
/ P* B  D9 T) W- p; o% p& i' d
         */; k' y/ N4 a: d2 s

public static void save(File file) throws IOException { 
: j. G6 J6 E8 f7 k\\" x0 g3 k+ T  ?
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
) ]! h( b% x& T8 x
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);% s( q9 T' X) v/ J

so.writeObject(bp); 
' q1 ~3 `& A% x( p! k* p; f
                so.close();\\" N& b3 q3 J0 X  z* B

} 
# E\\" c% @  m/ v6 j2 R2 z: R* ^
        7 ^3 _: j6 M# U0 _  G\\" t7 V

/** 
- q2 y0 ?' ?* m* k/ E
         * 训练BP神经网络 
0 m# V2 j$ L! }) \  V8 X1 a9 |: k
         * @param trainData\\" h, R9 Q6 a, q, V1 b5 O  j

* @param target- F; u6 n# G\\" u7 f

*/ 
: a/ c; J# P7 j8 B, U
        public static void train(double[] trainData, double[] target) { 
. f- _% V8 G8 d\\" q! [8 @' i
                bp.train(trainData, target); 
& a. c) m4 |' T
        }/ @4 k/ |* ?1 _8 M

; C( ~6 o+ [# i; `3 s\\" z- P6 t

/**  o# K2 N. d. o  O

* 要求bp神经网络返回预测值 
; Z0 A6 H# r( H. f( B3 g% R5 J
         * @param inData 
; p; h9 O, }% ?/ r
         * @return0 q& J/ A5 r; @2 K2 ~* s% x2 \4 S

*/ 
2 P& G2 ?0 \: c( g, C: V
        public static double[] test(double[] inData) {& [; \. D* V; Y; l4 A0 j

return bp.test(inData); 
$ s  ]/ @) h4 i\\" K
        }% A! N- |) N6 o7 m5 s2 h2 [

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