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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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    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 % y6 \8 r7 u, K8 r. L
    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
    " f: }8 D; D9 |5 k) W# v2 {0 e0 n5 I% H
    09014502_d4Tt.png
    ( Q. A! [% w+ i# X' {

    $ ?9 g" @4 Q0 ]$ t# {, i- ]
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;
    2. : S/ ^7 {% C) ^9 n
    3. # {3 Q( F, x\\" J# v/ H! @
    4. import java.io.File;
    5. 5 W3 a3 h$ _6 G4 N
    6. import java.io.FileInputStream;, d$ Z1 D( J0 A- O5 V' {: h
    7. import java.io.FileOutputStream;$ s) }& f& ]/ g  H3 e1 z; A' c
    8. import java.io.IOException;
    9. ) x7 i: ^% v$ D) y' d/ [5 ~
    10. import java.io.ObjectInputStream;0 p+ O3 X+ E, _/ b# o
    11. import java.io.ObjectOutputStream;* x! \6 u4 r: n1 k) o

    12. \\" m, b  I! z+ T1 U! h& F2 M
    13. public class BPFactory {
    14. 6 k5 Z0 _: p\\" l- q
    15.         /**
    16. 2 {3 i' g\\" t* d/ e( x/ s! K& |
    17.          * BP神经网络元
    18. 7 g. s% K% v, q5 F/ R. X- _8 L( @
    19.          */
    20. : C8 z* X4 e% f; ?
    21.         private static BP bp;8 s5 T) w6 t6 v7 F& }
    22.         % Z- ?/ M$ v\\" z: f
    23.         /**3 M1 A% |# V0 `2 b  v
    24.          * 初始化一个全新的bp神经网络2 k) m5 }: J! w% \5 p( }+ k
    25.          * @param inputSize: w7 u4 m  `- U! J/ l! P/ M
    26.          * @param hiddenSize
    27. / t' i$ g( Q* x# c* X6 q5 J( g. Q
    28.          * @param outputSize2 F) ^2 A/ E% Y8 P- ^7 l2 h
    29.          */6 i\\" r% T/ l. L6 L9 f
    30.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {% [2 y- S( B3 x4 \( z
    31.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    32. ; g, @! D1 r5 ]+ t
    33.         }
    34. 0 C* U& r4 O9 N\\" @  Q* Q0 ?. b
    35.        
    36. ; ^, y8 j2 e/ s
    37.         /**
    38. $ Q3 ]* e9 E& X8 l0 O- f) j4 R( a
    39.          * 从文件数据中读取bp神经网络1 ^) ?7 v9 C# J4 E
    40.          * @param file& \4 u: _, W  a% Y  _) h7 q
    41.          * @throws IOException
    42. 9 N4 `6 W! Z( u
    43.          * @throws ClassNotFoundException
    44. 3 o4 f, i6 i% G7 R! k# F  b
    45.          */\\" Z& x' d6 l% l
    46.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
    47. - o4 u- d' e2 K+ ]8 Y! ?5 a
    48.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
    49. 7 g1 t) n& H# j( m. {2 v6 o
    50.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
    51. , [2 t0 H( b) W+ o; q
    52.                 bp = (BP) si.readObject();
    53. 7 Z3 y: M$ Q* f; h; c- z% `' y+ W
    54.                 si.close();
    55. # e' a, z3 L) g, J) |% v4 i0 U
    56.         }9 ~4 j1 b$ b; a2 P) d  W
    57.        
    58. / V8 t/ N0 K6 I0 s
    59.         /**8 e, n/ O, Z4 O1 x  F: B/ s
    60.          * 将目前的神经网络储存在指定文件
    61. 2 {% C* B  K\\" W7 B2 O
    62.          * @param file
    63. : G& A- x\\" A* [  P& n, P4 i
    64.          * @throws IOException# n6 D4 \% _& ~* h\\" H: ?, P3 l
    65.          */
    66. 6 @5 E% j0 F0 M\\" U( V6 A
    67.         public static void save(File file) throws IOException {
    68. 7 w* I8 f* W# Z
    69.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);- K5 y( l0 N5 g% {. h
    70.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
    71. , l! W\\" e. w\\" Y\\" U2 z
    72.                 so.writeObject(bp);
    73. 8 P- O, V7 j' g1 ^/ `4 q( q, S
    74.                 so.close();
    75. * Q3 M2 U, b2 c# i5 F9 p( p
    76.         }9 k. x( Z& ]+ J
    77.        
    78. 1 J0 N! X, R) B: C; r5 V
    79.         /**; Y3 G6 H% P9 H; j
    80.          * 训练BP神经网络
    81. 9 ]$ Q7 `( q8 V. ?3 T2 y1 W
    82.          * @param trainData
    83. ( L( A3 R5 t  Y\\" o4 p6 Q6 k* Q6 l
    84.          * @param target
    85. 9 P. d; v& o# y, c
    86.          */5 Q  h8 w# Y2 _0 a% C
    87.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {) L6 k- T) [- Q. {
    88.                 bp.train(trainData, target);
    89. # W  V% J3 u, ^3 v
    90.         }% y$ r# Q/ _, ~, N
    91.        
    92. 7 S' l( u3 _! A' {- T0 G) C
    93.         /*** |\\" t. u1 v* W, F7 G$ F% D
    94.          * 要求bp神经网络返回预测值
    95. + F. u3 s9 y$ G/ i- o# P
    96.          * @param inData% T; m# f, Q* |
    97.          * @return
    98. ' {- q+ t1 H7 S: J\\" k& ?7 u* C
    99.          */
    100. / x9 O9 Z  u7 z
    101.         public static double[] test(double[] inData) {
    102. # P& G. H( \) }5 W
    103.                 return bp.test(inData);
    104. + F3 n* v* U, }% q. [6 E
    105.         }
    106. % j\\" f& ?# z) Y7 ?0 s8 I
    107. }
    zan
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