- 在线时间
- 4 小时
- 最后登录
- 2014-4-16
- 注册时间
- 2014-4-12
- 听众数
- 9
- 收听数
- 1
- 能力
- 0 分
- 体力
- 65 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 24
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 8
- 主题
- 5
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 5
升级   20% TA的每日心情 | 开心 2014-4-16 14:59 |
|---|
签到天数: 3 天 [LV.2]偶尔看看I
- 自我介绍
- 新者上路
 |
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
0 b6 r9 _% z6 D: [) N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
2 d: u0 |7 a1 }# s7 I& G: ]+ ^
- ^) @5 Z+ J. O7 X5 y9 G, p- O, g0 s' g
, S9 z3 @; j4 X S% k) n* c
 - package ghost.writer.logic;
- * O! y, X4 g) o1 Y5 ~
- 5 H6 u2 E0 o; a! u1 I/ c( A7 X
- import java.io.File;& K' h. U Q9 c4 D( S% S
- import java.io.FileInputStream;
- ' i8 y* A) M7 \# G+ k
- import java.io.FileOutputStream;4 y# q3 l6 {; e5 r5 M
- import java.io.IOException;
- 5 _% x0 L2 P* q
- import java.io.ObjectInputStream;
- 4 b7 K/ o9 w; u% I4 k
- import java.io.ObjectOutputStream;
- 2 F6 E' e' M/ e6 E6 M
- G) C' V2 q6 F
- public class BPFactory {' I! B3 \: s1 D$ M& w( J+ }2 D
- /**7 {! R- @4 \ j' j) n4 f5 ]! q8 J
- * BP神经网络元
- 8 K y\\" A; D\\" x x
- */\\" U7 i# U9 \% ~' h4 E( C
- private static BP bp;7 Q6 }8 r4 r6 f, y
-
- \\" G6 O: I# [/ |$ Q3 w8 Y. y
- /**
- 0 i* S6 V; \/ @+ l9 w x
- * 初始化一个全新的bp神经网络5 K7 t# d4 J. P: P- ^2 |) K5 g
- * @param inputSize
- , T/ S9 R' i: N/ m& e( x a
- * @param hiddenSize _' {) v' b/ K5 s8 n
- * @param outputSize$ w# A5 Y% M/ q( N/ E0 C
- */
- 6 O' V$ x2 O1 m# G
- public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
- ( T# k( C, }+ y. B f
- bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
- ; \. g, E+ }1 S7 L6 U( @
- }& O8 o5 N. J( R$ O5 V1 z& `: U8 h2 M
- ) K- J& v6 s M9 j7 _/ K
- /**' K) I/ C. ]! _* z\\" n
- * 从文件数据中读取bp神经网络) r0 ^8 I, N8 h) a8 f9 n/ w/ s8 B
- * @param file
- 8 E# c( l5 P- Z8 Y
- * @throws IOException: C$ @* {0 ]6 }) m |$ q
- * @throws ClassNotFoundException
- ; J- ~; m8 }* b5 W
- */
- $ a8 u% D8 [* b& F! N
- public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {# B9 ?# X6 T: T; w
- FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
- 4 Q5 W/ j* X% y4 k' V
- ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
- 6 }+ A$ V8 i0 X- o/ ~4 V
- bp = (BP) si.readObject(); ' @; L& G+ p# ]1 Q5 j* E
- si.close();
- 0 a* T+ y: r/ v s1 l
- }
- 3 O, \. j* l\\" q0 ?
- * o! b' }' q: s# A0 h- E ?' K5 c. E- z
- /**' c3 R# F. C8 _# n$ w5 U n
- * 将目前的神经网络储存在指定文件
- \\" g, H- {: C) d, t0 j! a8 P
- * @param file
- : R, g& {- W# n1 g/ Z6 H
- * @throws IOException5 ?$ \5 a- [! f( |8 h! a
- */3 b7 y1 E! ?8 ]3 k0 r5 ?* ^& w0 F) n
- public static void save(File file) throws IOException {
- ! Y+ B& o9 C+ g6 ]/ Y$ Y/ a; P; ]6 o
- FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);1 z4 {9 a3 ~1 r* t; B
- ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);* y# `- V6 C+ U7 D; S. D- I
- so.writeObject(bp);, w a: c# I# Y4 z U8 W! H! N
- so.close();
- . q) t G5 t6 n
- }0 }! J/ \) D2 D! e; e/ W
-
- , `( b( S7 m\\" b0 V. {\\" \\\" J
- /**4 p, }& h( q, v# b) \
- * 训练BP神经网络
- 1 n8 k4 a# K& r6 V, i& k, G
- * @param trainData
- \\" M( z: F/ n8 ]5 \
- * @param target* {) ~) {6 A1 \4 n
- */7 ~: e/ g+ s+ C' Q/ a
- public static void train(double[] trainData, double[] target) {
- 7 ^3 \% o h: R6 W3 h
- bp.train(trainData, target);
- , F\\" n& w7 q2 g( C! X: F
- }
- . T8 v( Z7 `; D, S! q
-
- ' W; _' m/ o% r% D3 @
- /**( g1 P4 @1 V5 W8 v+ _ `0 i
- * 要求bp神经网络返回预测值
- 2 Y# ]) q3 C9 o
- * @param inData
- & @) d# b4 N% }7 f* j( ?; W5 k, Q
- * @return( D. ~: F( h0 _
- */
- + e7 W5 o& A' s
- public static double[] test(double[] inData) {
- 4 d; r3 x5 L. c; l, i9 h8 c
- return bp.test(inData);
- ! Y3 d, Y' V* V! i' ~& _0 k
- }: E' K# ~8 l, y! w; i3 y/ ^
- }
|
zan
|