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升级   20% TA的每日心情 | 开心 2014-4-16 14:59 |
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签到天数: 3 天 [LV.2]偶尔看看I
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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
. C1 @ x/ Q& \( e. x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; f* z1 h+ U" c7 G+ y) Q4 `/ [0 p( ]6 k; Z4 i" n$ k e, C" o
0 H4 [5 Z# X8 K3 @5 W8 L( X- X& [
1 Y0 |' Z9 J$ ?2 y, E2 Z8 y
 - package ghost.writer.logic;( d. K) S* ?9 v6 B
- 6 x* X# F7 n1 ~2 X4 R
- import java.io.File;4 E- Z3 [+ d' U5 o h1 ?
- import java.io.FileInputStream;
- 6 N3 L7 \' d/ P
- import java.io.FileOutputStream;
- ( j3 \3 z( I2 h2 ~
- import java.io.IOException;
- 3 W/ F9 n0 g: N* Q' q
- import java.io.ObjectInputStream; E! F* j* c7 P0 i/ e& G# }
- import java.io.ObjectOutputStream;
- # `7 n8 O6 ^( {1 s\\" ?8 ~* Z* \
- ' D# X. z* y( Z7 K5 ]
- public class BPFactory {& S: n4 k% B/ h3 s1 d9 a1 ~
- /**$ y8 U, V- E4 Q8 g: q
- * BP神经网络元
- ; B, q. L\\" `% A; L
- */1 R! W\\" y- j1 A, [) o$ D2 Q
- private static BP bp;2 a! L) R3 Y( b4 y M/ G
-
- # _ Q2 Q0 W5 U+ F
- /**8 W\\" Y; o: ~. T7 n/ Z# J f
- * 初始化一个全新的bp神经网络, d) \6 f& b9 O9 K, ]+ O h
- * @param inputSize. h5 C! c\\" X2 N, X1 U! s
- * @param hiddenSize
- / \' o! ]: t6 m$ T b0 c$ t
- * @param outputSize* G- K! [+ l& L' T5 p# T+ u
- */
- ( v: S4 ]+ @. m0 e. ?8 b6 ^' \
- public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {! B8 E' j. V& ?/ X7 r
- bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
- + C\\" G\\" i- t' h/ E& d2 j
- }
- 5 P& S9 T1 e: ? v
- 1 N\\" k( U6 |\\" d( A& D: d6 Q \6 C
- /**
- 9 d\\" @8 B5 m! }& v
- * 从文件数据中读取bp神经网络\\" G3 c4 `9 Q$ D# b( K0 i O/ f
- * @param file
- & _: P\\" | J; u' p. R/ _. e* ~
- * @throws IOException) f/ S! T7 R- I, S
- * @throws ClassNotFoundException- s7 b: g, y, f+ A& ?; {
- */
- 3 T\\" f% n3 g6 B7 H: X
- public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
- 2 p r2 ]+ ?\\" Y; M
- FileInputStream fi = new FileInputStream(file);2 }, g8 Y( c. p( q8 C
- ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
- % z4 _4 Q$ {\\" C! i
- bp = (BP) si.readObject();
- / Q3 L5 b* k8 n# x8 U
- si.close();\\" i, s' P/ \6 t- G* g
- }
- , b: q. c* P+ k4 R. T' y+ X7 K2 |
- $ N0 d! Y2 o& Z% x3 Z\\" g
- /**
- # |# p$ Y6 {$ E4 J8 H
- * 将目前的神经网络储存在指定文件6 z. j8 D0 N- e) g( p) K3 n N8 k
- * @param file
- % f% k3 h. l% t8 g+ `: `
- * @throws IOException( n8 s; Y* e3 O- u
- */% F8 Z, q6 p/ G; H
- public static void save(File file) throws IOException {3 h: J* \/ y# g
- FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);' O% w) Q0 J% F! I
- ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
- A, G- s3 i\\" _! w; I9 ?+ X
- so.writeObject(bp);
- 1 k7 |( I6 b# P; T, |+ O
- so.close();\\" s' o\\" b+ z2 Y5 I2 X j\\" c8 D
- }
- 9 g0 D% e+ N9 f6 Q( u! o
-
- + s0 A( i/ D& Z1 \3 X: j0 G
- /**
- * f& C8 i* S; \. a/ }
- * 训练BP神经网络
- , k3 O/ J* ] w; c
- * @param trainData/ ^- t; V+ T2 G2 z2 e& {
- * @param target
- 5 p3 ?* T* X; U) w* p
- */
- 2 g( l7 |\\" d( Y8 a& f: c
- public static void train(double[] trainData, double[] target) {7 u/ i, m) u, X$ b. m/ S4 Y
- bp.train(trainData, target);- r\\" w2 z: B$ F$ Q' F3 W' j& e
- }, J7 d7 E! V% |\\" O! Y. O( l
-
- + |+ O4 Y# V8 K; c8 S
- /**6 O: F$ Z% }6 F( o/ [
- * 要求bp神经网络返回预测值0 A( G* V: Q) c3 v# M
- * @param inData
- : B6 V. x) a0 ~3 P4 }$ O' i
- * @return% e1 t) q! i( h; _' [0 L
- */
- 0 a9 H9 C\\" E; y* u- u1 ]2 a, }
- public static double[] test(double[] inData) {
- ( R9 d. Z- B/ L$ R- N8 G, o, h
- return bp.test(inData);
- * _0 G; H\\" x& u& I# L
- }, J; d& V0 {8 _/ S+ D
- }
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zan
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