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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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1^#

发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |倒序浏览

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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;0 j9 y2 ~% T% S- \3 d
! X: U# n; `9 @: j
import java.io.File;! |) H2 K8 r& z2 B7 a
import java.io.FileInputStream;
' k$ Y8 C% b7 @% J
import java.io.FileOutputStream;
6 `+ L+ `& k' }4 d: r1 c3 @& ^
import java.io.IOException;% T8 d* H% R& U2 n
import java.io.ObjectInputStream;* r/ ~$ p% L8 o# Z, r
import java.io.ObjectOutputStream;; v# Q% V' C( ?- V
; D5 @- k. H& N: a+ E5 A- E, l
public class BPFactory {
0 C- Q: e* N+ Y! ^( [
/**
; [7 F. H5 w, n8 e$ C- @6 Y
* BP神经网络元# V3 h( ~0 I s x4 b0 `+ t5 n1 \
*/
' b. w2 K4 c8 S6 I6 R5 i
private static BP bp;
7 y2 q: T4 ~( q1 V2 }- Q0 O
/**
( u- h) c5 H5 Z9 l
* 初始化一个全新的bp神经网络
! M5 A\\" C7 b/ r0 l& i4 {9 R, G
* @param inputSize( w6 r* J3 n$ _6 M, X
* @param hiddenSize
2 J( ^# S. a8 B( |
* @param outputSize; s- I* x5 y( O
*/
- C0 y\\" @$ n% d8 N2 P: ?% d
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
6 u3 {3 {5 g i1 V8 o5 h4 ^2 g
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);1 }0 T/ ]' M! v
}. ]2 j& P8 }# V9 g% t$ U* d# Q
( G2 m/ g8 X3 V3 i1 ^* e+ L% z. j
/**; s- [$ m& U& G# n* }
* 从文件数据中读取bp神经网络
+ d( @ I; }- u: _, S7 f* Y6 H* w
* @param file
; }$ B3 ^/ A- B1 R- e+ L/ x
* @throws IOException/ Z\\" _' @' [; P! ?' v
* @throws ClassNotFoundException7 h0 Z- t X/ s% k# ]- I
*/6 g4 x- T5 r8 O# l
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {. D1 U- }/ S1 L* g9 l. R
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
, M) e' m1 @, P/ ]7 S* `% T
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); ' t' F, s+ e8 j; Z7 ^; @& j
bp = (BP) si.readObject();
y9 @8 F\\" i3 O$ M
si.close();: E! [: ` q+ f
}7 l6 V9 f. E6 q. a4 P& |6 w* c$ E: G
8 B! i6 D0 z7 ^( c
/**0 i' t6 C( U( e0 ^% U
* 将目前的神经网络储存在指定文件' \6 k3 Q3 [\\" l* x* E
* @param file
* @throws IOException
3 c- o' J6 C* t$ z; C/ ?
*/! L- \1 r( g) j. H) W2 j! H
public static void save(File file) throws IOException {
P8 W2 W' N\\" Q6 a1 e4 @6 z
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
; f# i7 U$ y9 O
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
; v1 `2 D, ]6 b7 ^\\" F$ f
so.writeObject(bp);
' j' V* _4 J0 u8 r\\" ~ M5 w
so.close();
7 u- b' v% |; q4 u
}
, @6 A6 {% H8 R0 v
* [$ R& D! k9 B6 B T
/**; S' K* T$ T' C
* 训练BP神经网络 j0 x* c1 R8 @! D7 E( f3 X
* @param trainData
\\" `- H, z2 I5 p# ^; P V
* @param target
2 c- b7 c) R' O% K+ ]3 \/ {5 W
*/
s( |5 @ ?) A; x& z N' C! c
public static void train(double[] trainData, double[] target) {
+ Z1 H P4 X- ]# k6 v9 N) {8 n
bp.train(trainData, target);
) O, o( b& ?% _9 l+ L
}\\" V8 J# E/ Q6 O/ A5 u, P+ T
* t3 }\\" c: K$ Z$ S. j\\" m% m# t
/**
% v1 W1 i0 ?0 q# ^( r; _* v
* 要求bp神经网络返回预测值* Q2 ^( u v H' a- s
* @param inData
) w9 U+ H4 z' O- C8 w, R( y. r4 g
* @return% \7 S/ g9 ^' V8 k8 v\\" x
*/
! @. v$ J$ ~. n4 n3 ^$ ^\\" a
public static double[] test(double[] inData) {
% N! V/ y+ O& f5 k6 u9 U
return bp.test(inData);
9 e2 U, u& d$ f. r' j$ k( ? v
}# _# \6 y8 b2 _
}

package ghost.writer.logic;0 j9 y2 ~% T% S- \3 d

! X: U# n; `9 @: j

import java.io.File;! |) H2 K8 r& z2 B7 a

import java.io.FileInputStream; 
' k$ Y8 C% b7 @% J
import java.io.FileOutputStream; 
6 `+ L+ `& k' }4 d: r1 c3 @& ^
import java.io.IOException;% T8 d* H% R& U2 n

import java.io.ObjectInputStream;* r/ ~$ p% L8 o# Z, r

import java.io.ObjectOutputStream;; v# Q% V' C( ?- V

; D5 @- k. H& N: a+ E5 A- E, l

public class BPFactory { 
0 C- Q: e* N+ Y! ^( [
        /** 
; [7 F. H5 w, n8 e$ C- @6 Y
         * BP神经网络元# V3 h( ~0 I  s  x4 b0 `+ t5 n1 \

*/ 
' b. w2 K4 c8 S6 I6 R5 i
        private static BP bp; 
8 M: c: B3 }% T\\" w# B- G9 T/ ]0 h* F3 ]
        
7 y2 q: T4 ~( q1 V2 }- Q0 O
        /** 
( u- h) c5 H5 Z9 l
         * 初始化一个全新的bp神经网络 
! M5 A\\" C7 b/ r0 l& i4 {9 R, G
         * @param inputSize( w6 r* J3 n$ _6 M, X

* @param hiddenSize 
2 J( ^# S. a8 B( |
         * @param outputSize; s- I* x5 y( O

*/ 
- C0 y\\" @$ n% d8 N2 P: ?% d
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
6 u3 {3 {5 g  i1 V8 o5 h4 ^2 g
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);1 }0 T/ ]' M! v

}. ]2 j& P8 }# V9 g% t$ U* d# Q

( G2 m/ g8 X3 V3 i1 ^* e+ L% z. j

/**; s- [$ m& U& G# n* }

* 从文件数据中读取bp神经网络 
+ d( @  I; }- u: _, S7 f* Y6 H* w
         * @param file 
; }$ B3 ^/ A- B1 R- e+ L/ x
         * @throws IOException/ Z\\" _' @' [; P! ?' v

* @throws ClassNotFoundException7 h0 Z- t  X/ s% k# ]- I

*/6 g4 x- T5 r8 O# l

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {. D1 U- }/ S1 L* g9 l. R

FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
, M) e' m1 @, P/ ]7 S* `% T
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); ' t' F, s+ e8 j; Z7 ^; @& j

bp = (BP) si.readObject(); 
  y9 @8 F\\" i3 O$ M
                si.close();: E! [: `  q+ f

}7 l6 V9 f. E6 q. a4 P& |6 w* c$ E: G

8 B! i6 D0 z7 ^( c

/**0 i' t6 C( U( e0 ^% U

* 将目前的神经网络储存在指定文件' \6 k3 Q3 [\\" l* x* E

* @param file 
0 i  U  q: D0 e  ^- o; a. u& y! z/ U
         * @throws IOException 
3 c- o' J6 C* t$ z; C/ ?
         */! L- \1 r( g) j. H) W2 j! H

public static void save(File file) throws IOException { 
  P8 W2 W' N\\" Q6 a1 e4 @6 z
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
; f# i7 U$ y9 O
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); 
; v1 `2 D, ]6 b7 ^\\" F$ f
                so.writeObject(bp); 
' j' V* _4 J0 u8 r\\" ~  M5 w
                so.close(); 
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        } 
, @6 A6 {% H8 R0 v
        
* [$ R& D! k9 B6 B  T
        /**; S' K* T$ T' C

* 训练BP神经网络  j0 x* c1 R8 @! D7 E( f3 X

* @param trainData 
\\" `- H, z2 I5 p# ^; P  V
         * @param target 
2 c- b7 c) R' O% K+ ]3 \/ {5 W
         */ 
  s( |5 @  ?) A; x& z  N' C! c
        public static void train(double[] trainData, double[] target) { 
+ Z1 H  P4 X- ]# k6 v9 N) {8 n
                bp.train(trainData, target); 
) O, o( b& ?% _9 l+ L
        }\\" V8 J# E/ Q6 O/ A5 u, P+ T

* t3 }\\" c: K$ Z$ S. j\\" m% m# t

/** 
% v1 W1 i0 ?0 q# ^( r; _* v
         * 要求bp神经网络返回预测值* Q2 ^( u  v  H' a- s

* @param inData 
) w9 U+ H4 z' O- C8 w, R( y. r4 g
         * @return% \7 S/ g9 ^' V8 k8 v\\" x

*/ 
! @. v$ J$ ~. n4 n3 ^$ ^\\" a
        public static double[] test(double[] inData) { 
% N! V/ y+ O& f5 k6 u9 U
                return bp.test(inData); 
9 e2 U, u& d$ f. r' j$ k( ?  v
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}

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