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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 3 N0 E" l& [( N# _( T: ]
    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7 U7 P* n6 k% }& M6 X6 K

    1 [! f3 H$ g6 s# d# w6 k
    09014502_d4Tt.png
    ' z6 M9 D0 ^1 z9 }% d% p
    + b6 `3 m# D$ D
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;
    2. ' S1 H$ ]+ Y- b. K* H; O  J* @

    3. * {0 [0 j0 n1 V
    4. import java.io.File;  T! v8 c( s% b9 w
    5. import java.io.FileInputStream;\\" z5 X( ]/ {. Y0 E
    6. import java.io.FileOutputStream;
    7. % J7 u+ l1 |# \
    8. import java.io.IOException;
    9. \\" M$ j( A: R1 B8 x' o
    10. import java.io.ObjectInputStream;, p) {1 A; p; v2 d3 Y8 b
    11. import java.io.ObjectOutputStream;; q6 i. Y- I6 `  |: v/ }

    12. * P% E' G2 O* Q
    13. public class BPFactory {
    14. 4 {$ Z, p0 ^  Y4 W& l
    15.         /**3 q* b; j  J) D$ N5 J
    16.          * BP神经网络元
    17. 6 O9 _2 }* M) Z1 ^
    18.          */6 Q# t( ]' b9 i/ O% P& X  {  M4 y
    19.         private static BP bp;& d- x! `0 L$ g9 |% q  c: y
    20.         + t7 \  C5 m) b5 U( s. v
    21.         /**
    22. 0 r& D! l3 r- k6 ?8 }0 L
    23.          * 初始化一个全新的bp神经网络, H; v+ X: q4 ?# \9 V
    24.          * @param inputSize
    25. ' S1 W8 p* g2 f1 g8 }
    26.          * @param hiddenSize 7 o) u0 }! d# j  t1 N* w
    27.          * @param outputSize' R: @2 I5 I7 P& `
    28.          */1 d* T( h' y* t: s' |\\" ^
    29.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {+ D( }1 x$ }2 w: {$ m
    30.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    31. + N% k% v4 u. y6 K8 p
    32.         }8 U+ W* i( p/ Q8 n- V0 X
    33.         \\" p4 F5 ]0 u5 i& j! K' k
    34.         /**; ]' u2 Y! ?/ G* }' R8 K3 m) e- n
    35.          * 从文件数据中读取bp神经网络' e9 m& b\\" c, \' ]' u* h( I  z
    36.          * @param file4 d3 r' n3 K. s& H  H  B& n( r& U
    37.          * @throws IOException* o# k) t3 y. R8 Q\\" L\\" d1 k+ K
    38.          * @throws ClassNotFoundException
    39. \\" B\\" t+ ^# d- q$ r$ x
    40.          */
    41. ! b% U' |) h: q) y) M
    42.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {+ C* l0 T5 K+ O
    43.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);; e+ c/ ?8 h1 W4 `
    44.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); , _8 Y% _! R7 m4 T; T4 ?- j( d
    45.                 bp = (BP) si.readObject();
    46. + S9 Q. E) f2 v9 q
    47.                 si.close();
    48. & z\\" e4 ]\\" B% U6 J
    49.         }
    50. \\" x+ M' p+ Y8 `5 S/ y! m, x
    51.         ; V; e2 J7 E0 y* L
    52.         /**
    53. ; Q& O  r1 h- Z. v4 G1 a/ {
    54.          * 将目前的神经网络储存在指定文件! ]\\" P( h5 _5 M( z! C% ~; u
    55.          * @param file
    56. 4 V, P\\" I$ q( c- Y6 @7 f; k
    57.          * @throws IOException
    58. / P* B  D9 T) W- p; o% p& i' d
    59.          */; k' y/ N4 a: d2 s
    60.         public static void save(File file) throws IOException {
    61. : j. G6 J6 E8 f7 k\\" x0 g3 k+ T  ?
    62.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
    63. ) ]! h( b% x& T8 x
    64.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);% s( q9 T' X) v/ J
    65.                 so.writeObject(bp);
    66. ' q1 ~3 `& A% x( p! k* p; f
    67.                 so.close();\\" N& b3 q3 J0 X  z* B
    68.         }
    69. # E\\" c% @  m/ v6 j2 R2 z: R* ^
    70.         7 ^3 _: j6 M# U0 _  G\\" t7 V
    71.         /**
    72. - q2 y0 ?' ?* m* k/ E
    73.          * 训练BP神经网络
    74. 0 m# V2 j$ L! }) \  V8 X1 a9 |: k
    75.          * @param trainData\\" h, R9 Q6 a, q, V1 b5 O  j
    76.          * @param target- F; u6 n# G\\" u7 f
    77.          */
    78. : a/ c; J# P7 j8 B, U
    79.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {
    80. . f- _% V8 G8 d\\" q! [8 @' i
    81.                 bp.train(trainData, target);
    82. & a. c) m4 |' T
    83.         }/ @4 k/ |* ?1 _8 M
    84.         ; C( ~6 o+ [# i; `3 s\\" z- P6 t
    85.         /**  o# K2 N. d. o  O
    86.          * 要求bp神经网络返回预测值
    87. ; Z0 A6 H# r( H. f( B3 g% R5 J
    88.          * @param inData
    89. ; p; h9 O, }% ?/ r
    90.          * @return0 q& J/ A5 r; @2 K2 ~* s% x2 \4 S
    91.          */
    92. 2 P& G2 ?0 \: c( g, C: V
    93.         public static double[] test(double[] inData) {& [; \. D* V; Y; l4 A0 j
    94.                 return bp.test(inData);
    95. $ s  ]/ @) h4 i\\" K
    96.         }% A! N- |) N6 o7 m5 s2 h2 [
    97. }
    zan
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