- K8 m. T8 f: x F& I. f
#include "iostream.h"1 o8 T* g0 U' F- X+ E% Y
#include "iomanip.h"* B/ Z* ]& n) D
#define N 20 //学习样本个数
' w3 P4 S- |& O1 w0 s; j6 D: e% }, M$ M #define IN 1 //输入层神经元数目
4 l O& z. Q+ J' m8 h5 z0 { }8 O #define HN 8 //隐层神经元数目
3 ]6 v4 D- p* I+ E# F! A& V. h. I #define ON 1 //输出层神经元数目
# @, a5 n1 k/ z( j double P[IN]; //单个样本输入数据
, W' J! B( l, p. A double T[ON]; //单个样本教师数据
8 G4 F8 w, n/ `$ P* } double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值3 J" V6 j0 u8 C, d2 i& Z1 A
double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
- @# z, R" L% i" N$ p double X[HN]; //隐层的输入
* t9 q6 B: q8 p$ N' b# p% B4 P# k l double Y[ON]; //输出层的输入* k' B( p" c+ v1 ]
double H[HN]; //隐层的输出
1 w) E, q. Q2 t4 a+ o" h2 ~ double O[ON]; //输出层的输出
; l+ X8 G) T4 H c# R/ @ double sita[HN]; //隐层的阈值
% x3 \2 g$ r9 G' U" Q double gama[ON]; //输出层的阈值! D/ {; C y t9 O
double err_m[N]; //第m个样本的总误差) c: u7 d5 i y8 ~& Y5 k& B
double alpha; //输出层至隐层的学习效率6 K" B" k7 S9 [0 Y
double beta; //隐层至输入层学习效率
0 E; r# N" h! f( i2 e //定义一个放学习样本的结构
E) }" R$ j1 T. L: y struct {+ s: L8 }4 }( l) q2 t
double input[IN];, k% Z9 K: f1 T0 @
double teach[ON];% _/ X% B: Z' v
}Study_Data[N][IN];" y/ ~3 [! ^+ R8 U) E5 `
- F- x3 H+ h+ U) X
///////////////////////////
" f9 W5 O6 c9 C9 B9 M3 @ //初始化权、阈值子程序/////
) t0 J- T% [8 I ///////////////////////////+ @4 Y l" B1 \+ Q8 _
initial()$ U4 z) @3 \" a7 E2 t
{
" H' T( c5 Q: B: {9 w" { float sgn;6 P3 i* \9 H8 Q% K- O3 {" l
float rnd;/ F9 I2 E( B' J
int i,j;
! y: |9 t( z" c B$ f: K" Y //隐层权、阈值初始化//
6 {: ~5 l: t; F9 P; ^5 N8 K2 A( z {
: q( G/ ]; @1 n: k3 C; [* j //sgn=pow((-1),random(100));0 s3 A; `9 N3 `; C$ Z7 ]+ j
sgn=rand();1 a6 f U3 a( l8 l9 P) ^& ?; o6 u
rnd=sgn*(rand()%100);3 ] l; @) x4 B! E E& ]: B e
W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。
4 H" N* q. D C( X9 g8 x7 W5 E }
. U n( z1 a/ k, b //randomize();: A/ l8 s( I' f0 F+ V
{$ j9 D# b" t' c9 b- r
//sgn=pow((-1),random(1000));
; S4 I6 ~4 B4 a+ d* e, \' @ sgn=rand();
+ D, U4 S% m6 b6 d0 ?# t rnd=sgn*(rand()%1000);
: M& }2 P: C; C# U+ S sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
/ [! `6 v' |9 Z) c; {6 a( N cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
8 F9 ^0 b0 \+ `* J& r3 }9 ? }5 P% b. H w+ t/ ~9 C9 j
//输出层权、阈值初始化//6 X+ d0 X+ s: ]4 R# h1 @" }
//randomize();
( T2 O0 L0 W2 B! Q' s5 X2 E5 i for (int k=0;k<ON;k++)/ z8 ]2 B* e7 M1 k, H6 k, ]
for (int j=0;j<HN;j++)
# O5 o! Q7 {/ x' k {
4 @% d9 y) n" S/ L; B //sgn=pow((-1),random(1000));* A) `( l, O: @% B6 ]$ S% K' M0 r4 A4 J
sgn=rand();
( u( f1 Y$ l2 @- w rnd=sgn*(rand()%1000);( c# E. R5 T0 a# h
V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化$ P9 H4 F- [' b+ N3 y% G# q
}
5 I; Z9 E. k* ] K9 U //randomize(); {# f, Z. q. \" D8 N" q/ v
{% {# H6 d9 V2 X/ X3 F$ P
//sgn=pow((-1),random(10));# b! p! E. S# P" t, O
sgn=rand();
! m- g2 j/ a! j Z7 H2 H rnd=sgn*(rand()%10);
0 v/ @/ ?' l$ A2 v, \! t+ ` gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
4 ^7 i V, @, B& W cout<<"gama[k]"<<endl;
+ [7 @9 F4 |: Y J }# o8 X3 C4 \8 [; f
return 1;
5 D$ n6 q3 v% @, b3 K: E6 q; ~$ j
* K6 A3 O" e, b/ U9 o }//子程序initial()结束
9 C2 N5 w y! [! y+ g
////////////////////////////////
5 I* V2 C3 W Z) w. j& f ////第m个学习样本输入子程序///4 m0 _7 S" }2 l' R9 L' r2 {
///////////////////////////////: q; z) q2 Y3 i3 T1 l' }2 L
input_P(int m)
' e* r" D/ a- M9 I5 e4 t {
" { S6 E; J; G5 s4 a0 A7 P for (int i=0;i<IN;i++)8 @. q* i' [8 J2 o4 P; T
P=Study_Data[m]->input;( Y B2 R5 C& a; O
//获得第m个样本的数据
. n1 n9 {4 ^5 H1 a5 `' A4 T: M0 U7 C //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入:/ c3 n {0 }7 u/ ]2 T' t
//P[%d]=%f\n",m,P);5 P1 [+ J/ p0 [; G& P+ Q8 z
return 1;; t5 P3 H) d, _& B
}//子程序input_P(m)结束8 D5 _! p8 J, O
/////////////////////////////
: P7 o! Z& z8 r ////第m个样本教师信号子程序//2 X, R& j8 C. ~; y
/////////////////////////////5 y i% {& S( J5 n
input_T(int m)
+ x% `7 S/ O; U; a {/ X, w) a" L# A
for (int k=0;k<m;k++)3 S8 r# c! K8 X, G+ O
T[k]=Study_Data[m]->teach[k];5 z% Q% k% z$ Q+ [+ ~( R
//cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号:T[% d] =%f\n",m,T[k]);6 m& d+ B- f. w* g& F
return 1;
) ?3 \. `, Z* U$ j; u# V' p3 s }//子程序input_T(m)结束
& f) L2 |9 K. W$ _; G' s: L /////////////////////////////////: p- T3 z$ x0 m; `4 W
//隐层各单元输入、输出值子程序///
9 A$ q! D* _' S# I3 P /////////////////////////////////
) R' q1 B0 @# c8 b H_I_O(){9 d2 [; x' ?+ i5 J
double sigma;
4 e5 {( z7 f. w, K. S int i,j;
% a/ M& q+ f. M; b* O7 y for (j=0;j<HN;j++)/ N/ @6 Q. @( {$ z- S4 Q2 ^
sigma=0.0;
, O2 U2 D8 ?: ^1 Q( c d for (i=0;i<IN;i++)0 m/ |$ _) F2 q7 H; u
sigma+=W[j]*P;//求隐层内积
* C0 E4 x4 X, n# y }
& X; C9 J3 `" E: z2 g X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入) I0 A6 ]8 g. A* G- c4 }! K5 ^/ K6 x
H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出: l G* |) z& E9 q: o
}" f7 l$ `/ p& m! z$ L
return 1;
, l9 w. Z: c+ H7 Y5 S! Z }//子程序H_I_O()结束" v2 v7 H0 ~$ A$ i
///////////////////////////////////
) m0 m' i/ A, Z; L4 J //输出层各单元输入、输出值子程序///8 z6 D1 d. _8 J$ ^9 a# @' a7 |6 {
///////////////////////////////////4 a; T6 g, `* S
O_I_O()
4 C. X% U! z, I7 e$ S {
8 r$ w+ I7 E8 } A double sigma;0 d0 a; p0 g' K& `( w4 x+ V y
for (int k=0;k<ON;k++)$ x& r, l# H5 Z
sigma=0.0;4 X! X. [, s- F* a" w0 e; {
for (int j=0;j<HN;j++)
! }9 U$ c& Y2 R sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
( O, A* q% D# {, f }
% [ x; d% e$ O) c$ g- |" ~) p7 r9 e Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入: t3 F2 e1 x) |& f3 I, ^$ ^2 q
O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出
4 x# Z; I+ e- Q( I/ h }# I" ~( M& Q* E$ o1 x) D+ g
return 1;8 S$ A D( T/ s/ o6 j5 U5 ~
}//子程序O_I_O()结束
, n' F i" K2 |, a3 Q ////////////////////////////////////
, f |# h# V* i& P" m //输出层至隐层的一般化误差子程序////; j" C' f5 W) E+ N+ {
////////////////////////////////////
! [0 u( o) m0 `4 k5 Q double d_err[ON];
$ `% X/ |3 i3 q$ V0 s( J! ]9 P( | Err_O_H(int m)
+ M6 C1 Q* t" q9 V* [ {
, I9 j9 j% L/ f2 r( N* S double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的- Z9 G i! |1 l: a' H; m& n5 b
double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
' j) p' P6 z/ j //for (int output=0;output<ON;output++) //output???
/ }# Z- e( b4 H for (int k=0;k<ON;k++)
0 t1 p5 A4 w, d) k3 a# o5 @! V abs_err[k]=T[k]-O[k];2 D; c; J b7 t% C4 _% t& }
//求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差+ d4 R8 n) O6 M/ a5 c: \% f, s
sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差
3 d8 f! E1 w7 V% Q/ T& z d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);//d_err[k]输出层各神经元的一般化误差" z8 I( j$ y4 s- a
}" T S) Y+ I2 w( z
err_m[m]=sqr_err/2;//第m个样本下输出层的平方误差/2=第m个样本的均方误差1 v4 v+ N2 P {+ Z7 z; i
return 1;
- p3 p* e3 y8 R* J- p }//子程序Err_O_H(m)结束
6 n6 `' T E/ R6 ~ ////////////////////////////////////) z9 X3 D* z" [; t* r
//隐层至输入层的一般化误差子程序////" Y$ [, v6 c) J: A3 u! x& ?" E j
////////////////////////////////////, d; L- r2 k+ [! |# ~4 `5 W% q5 u
double e_err[HN];7 t4 f: _- J6 }
Err_H_I(){; N9 g% D! m6 x4 m
double sigma;
8 ]. o$ G$ }4 Y0 {" a //for (int hidden=0;hidden! q/ A5 \& S% M- e: y- \
for (int j=0;j<HN;j++)
# c0 v. x$ D+ Y! z! o+ |- q& l sigma=0.0;
0 ~- _3 }" t- k0 _ for (int k=0;k<ON;k++)
7 O* i% s1 z" D sigma=d_err[k]*V[k][j];
5 ^4 p/ F/ s, p }
; q+ K0 x" O' C3 m. s4 T e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差
2 s& F4 k* R1 L. X3 } }" f2 l& W: Q: f3 C
return 1;4 M" w; Z' `" e' {6 l. X
}//子程序Err_H_I()结束
& `5 D) ~$ Y2 c+ u4 J0 C ////////////////////////////////////////////////////////+ B5 x3 }9 }9 q- }( J
//输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////
+ `# Z0 H k6 K, ~ ////////////////////////////////////////////////////////
( f5 ]- [# t% \ Delta_O_H(int m,FILE* fp)' O; @8 Q" m5 c5 E7 Q! C0 k
{9 @ \. B3 p) V! T8 m p- d3 L
for (int k=0;k<ON;k++)
8 d) D1 M3 d+ d/ y for (int j=0;j<HN;j++): |3 K/ C- ^1 c; i
//cout<<"第"<
' C' @9 o! Z( E5 c Jfprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,W[k][j]);/ q6 X5 g2 k3 f0 @/ |
V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整, a- K3 N: |3 ^7 L- E
}- Q% \5 | i7 k- s9 L5 }& D0 r
gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
/ V$ O" R4 R7 k V" C* O( k6 C }
6 J- x& T9 p+ F+ F return 1;$ D! j) B2 {$ m( Y6 g
}//子程序Delta_O_H()结束" _7 y# y* k7 Y8 }, j' ~$ V
/////////////////////////////////////////////////////
& j! S4 j/ l: g. M' e //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////
- f' J0 w0 x6 [/ N' A) `9 I /////////////////////////////////////////////////////
1 k2 }' R# @; G3 n i Delta_H_I(int m,FILE* fp)
: {- C& T( a" e/ |- I, X) t# S {
" d( A$ e" Q. p7 H3 r for (int j=0;j<HN;j++)6 G2 x( a3 z% F* F2 K$ C# n1 S p' e
for (int i=0;i<IN;i++)
6 e7 F4 R3 b1 }/ a( ]6 t* M //cout<<"第"< fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,V[j]);+ h! p. `% ^3 S* g7 i
W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整
T- w D! G6 q: V* s" x6 M7 I }& m/ ^4 `7 V& |* l# S9 z" Y
sita[j]+=beta*e_err[j];/ u/ U& w7 |2 |" |# q2 a% n
}! X( `( ]& _% \* b4 b8 C
return 1;
( E3 Y1 D' d9 r7 [/ e. J( b }//子程序Delta_H_I()结束
& z8 H+ Y$ j, w) D# a /////////////////////////////////" g( `+ \+ b1 U) e; V! _) t& O
//N个样本的全局误差计算子程序////
6 y: t( {& I E4 Z; G /////////////////////////////////& G- ]( n9 n% j7 r
double Err_Sum()9 L/ u1 [* x5 o' |# P' R. i
{
, ]4 N; S4 a" z* g2 i$ \/ R4 A: o. q double total_err=0;/ c R3 u- E5 W T
for (int m=0;m<N;m++)
' ]( f7 ]! h- B8 w9 A( T total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差
5 K( c Q& J6 M) F }
$ h* X3 J1 r) r: p return 1;3 @6 p7 f f ]6 E) E
}//子程序Err_sum()结束* h+ X; x$ k# C2 y7 P! u+ Q2 a( r
/**********************/
1 C( z1 a c: E6 g9 \& {) Q9 y /**程序入口,即主程序**/
# k0 @5 Q/ w6 k3 R9 l. I. t /**********************/
& \- v* B( v- c6 @6 l main()
7 d" D' A( M8 |% F0 G {
& j# q" L! S' Z9 { L/ L FILE *fp;
$ j: F9 J8 J9 K+ M double sum_err;! B. G G) Q. g: L9 R
int study;//训练次数
/ w1 b4 M) p9 W" O if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)4 O3 R: Y' L, C8 K' C6 ]1 O
{3 e2 t0 ]& r4 s$ r j
printf("不能创建bp.txt文件!\n");" U8 f7 s* S0 Y' M
exit(1);6 M, H5 X, d u3 r& @
}/ W( a7 r. {: C: |
cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";( H6 x5 [; ]& I( |8 e g5 E% a( y& Q7 o
cin>>alpha;7 J* m: x8 y4 w8 m! D" i
cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
2 n; M: W7 z! j! A, @ cin>>beta;
. c* `2 F" u+ a7 V3 ^2 h1 l2 y# o int study=0; //学习次数
5 N, o, `7 {: _3 U! S double Pre_error ; //预定误差4 i( t [1 ^) `# @0 H
cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";! O1 }$ t( c( V1 x# k/ {% B D
cin>>
re_error;
7 c0 m- F% F n6 g Q0 O int Pre_times;$ I, U8 t w1 G! T6 z$ p
cout<<"请输入预定最大学习次数
re_times=\n";
$ A( x: I) x% M7 ]0 u8 Z cin>>
re_times;; l u9 [0 h C: P9 C' R7 b% i# S
cout<<"请输入学习样本数据\n";
3 v2 r* `) g* j; ?: t, }& X4 C {
) y D: s+ I7 i6 P for (int m=0;m<N;m++)+ D7 L# N, E6 m* e
cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; 7 P, {5 l4 F( m& s; e+ g; P, l
for (int i=0;i<IN;i++)% w: B! I2 w! F) y2 m/ x
cin>>Study_Data[m]->input;2 U' F, q* z" H. W3 i
}
) f5 L: O4 q2 W- C { 3 |( ?% |! @$ @ q+ U
for (int m=0;m<N;m++)
# ]: C; Y; ?5 I$ y7 `+ v0 t" r1 L cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
/ l# ]; I) F& B( }# e for (int k=0;k<ON;k++)$ |7 A/ }$ g9 Y0 U
cin>>Study_Data[m]->teach[k];) ]2 q, d. j, I+ j
}) v; G% c, M& `9 M3 y3 z. D0 U5 k
initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) 9 n0 M: _' k% _
do
# k/ B! w# ~6 C; u! D5 x {$ r; h1 W9 Z0 Z& h. l
++study; ///???+ I; O. c1 Q# f" G/ I
for (int m=0;m<N;m++) 3 {. U. S, Y$ S/ P
{
; W5 I" ^$ v/ e( K Y, t9 ^ input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
X# T( n6 d4 C% M* x1 |; E" Y input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
+ @/ k \( y* [% H6 Z H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
( L. l8 ~4 a( Q9 b O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)& A8 P0 O" b8 `% v
Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) # ]' R& H' g6 g
Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)+ ^* _. j2 `2 {7 Y9 f0 M* C+ `! g
Delta_O_H(m,fp); //第m个学习样本输出层至隐层权阈值调整、修改 (8)
% j- m$ X! S5 T" v2 ^- R2 p Delta_H_I(m,fp); //第m个学习样本隐层至输入层权阈值调整、修改 (9)& h4 X1 ~3 g; K6 Q: D1 E
} //全部样本训练完毕
5 x- m7 _8 }" d/ [& X' h( C3 a: X6 P sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
& z$ N* Z9 C: C r9 o3 w# B {# ]; h4 u$ X" ]+ k, e4 s, A* j
cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
+ t9 p* y4 Y5 T+ v fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为:%f\n",study,sum_err);
) N4 q- e) o- `1 z& Z }* C3 H z( X( b! H) b/ O
while (sum_err > Pre_error) //or(study
* L8 _1 v+ R! A: W( R; R! I { //N个样本全局误差小于预定误差否? 小于则退出 (11)
) I! L. k( [6 H- z# S cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;% Q$ c: T) k W
fprintf(fp,"网络已经学习了%d次,现在的全局误差为:%f\n",study,total_err);( O) R$ M% B! B8 ]6 r. b" r& [
fclose(fp);
+ }# t$ C) n& C( {8 z* n7 n$ o3 B }! o5 G1 [4 I x# a$ R' l8 z8 N" f
char s;
/ ?" m8 z' W- R6 N2 v1 @ cout<<"请随便输入一个字符,按回车退出程序!\n";
7 ?$ p+ E7 B( _ cin>>s;
: W5 f& M. o$ S% L* D return 1;
; B+ a! g' D$ V& e. g2 V; S }