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[转帖]C++的BP算法源程序

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    发表于 2004-12-15 21:18 |只看该作者 |倒序浏览
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    7 Y1 Y% n+ t' x: m8 ?# S
    ( G! E2 Z. X" ^/ f5 @$ N K

    #include "iostream.h" ( l9 d3 S: u$ q: l7 L5 R #include "iomanip.h"2 I8 ]3 E6 i, I* h S #define N 20 //学习样本个数 ' G- ?$ t# c) n: s6 g& _6 E #define IN 1 //输入层神经元数目" F$ x" s. u* ~2 I6 Y# ` #define HN 8 //隐层神经元数目 # x1 P% y- c8 Y$ }6 A" ?+ D #define ON 1 //输出层神经元数目' @. {) R3 b( ]. ]1 M9 D double P[IN]; //单个样本输入数据( |5 A6 r* t" R/ \ s+ { s& h double T[ON]; //单个样本教师数据 % z2 z# |' ~- V+ u0 q" U r! [+ { double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值5 \$ x" U5 x3 f: Y5 v5 D3 F. ~ double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值 9 t. @7 Y8 c1 z1 t" L double X[HN]; //隐层的输入% w2 U I! Q& L3 X8 x) U" h7 E; [ double Y[ON]; //输出层的输入 9 }1 K5 V. A& Q: [$ z. N double H[HN]; //隐层的输出( d) J: Z: n& u double O[ON]; //输出层的输出 : V& l" d# f3 Y7 Z7 c double sita[HN]; //隐层的阈值7 x: ~# z! h6 S, A$ _' g double gama[ON]; //输出层的阈值 # R/ ~5 S0 L4 ] double err_m[N]; //第m个样本的总误差/ _4 V5 D: z. \4 v8 w* V0 F double alpha; //输出层至隐层的学习效率 8 `1 q& [5 t+ C1 r ~ double beta; //隐层至输入层学习效率' `2 k: ^" ]- q5 W# c$ p4 t //定义一个放学习样本的结构 9 n1 R# O# y( ~# L8 ]& P4 G struct { ; [7 L& Q$ W# t' _2 _6 q double input[IN];, ~1 n# F' P! Q# u double teach[ON]; 8 S9 C" @( U4 i- X. a }Study_Data[N][IN]; & D$ T c7 H" t$ b! M/ W 1 [* F2 d6 G* U9 Y2 h2 T /////////////////////////// 3 o+ \, l$ T8 r* o/ c; Q9 m //初始化权、阈值子程序///// ( n0 g2 m5 j8 E ///////////////////////////- b, _0 F( S; } initial()) a3 H2 ?; S S8 o+ D( N7 ] { 6 U: b3 B# W1 i+ t& d1 v& W float sgn; ) Q' ~$ _) [+ ^. p, t, T float rnd;2 ?0 J: H, m; C9 T) g int i,j;3 n3 a/ M8 l% n5 `- G, L //隐层权、阈值初始化// - c3 N4 k( v- X8 Z {* J8 A2 a# M6 |9 |* h" U" h v //sgn=pow((-1),random(100));0 J2 e$ L3 U1 k) h+ e& f sgn=rand();3 L3 J8 _6 z# Y K$ U( A rnd=sgn*(rand()%100); 0 i& `& d$ i; F W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。7 J' f4 q) m+ j; H4 h } * |4 O4 `% ]0 d" l //randomize(); # o8 K$ H* L5 K( F9 t2 q. W0 z7 B { & w _8 q% @! e3 y/ K$ M //sgn=pow((-1),random(1000));6 O3 g! n) n' ~, \* @ sgn=rand(); ! i7 a9 ^: T- r- ~ rnd=sgn*(rand()%1000);' @$ Z9 M- }0 z5 E sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化" O& d8 [7 }) v" d; M cout<<"sita"<<sita[j]<<endl; 0 g/ ^; _2 p% O0 x) `+ C3 h } 7 F( ?. S' B+ v O/ y9 K //输出层权、阈值初始化//8 T# Q& C. G' e& d //randomize(); % e9 K# q/ z' s6 O# l y N for (int k=0;k<ON;k++) 5 b T# b* Z! H) i. r0 E for (int j=0;j<HN;j++) ' h. j; _ Z+ }: { { $ {' B: P" Y, ?8 _% R$ o$ k! o //sgn=pow((-1),random(1000));1 p" f% t$ ~; c sgn=rand(); # x f6 Z& T- Q9 x: u; i rnd=sgn*(rand()%1000); $ ?4 T' X/ u2 @4 P2 A9 O6 x V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化1 Y5 E+ K/ j- l6 O }3 G1 ]) _; I/ E //randomize();. |- Z! j$ t" ` {; c+ N @ @' T A //sgn=pow((-1),random(10));3 R6 g' H4 Q$ J. K. l t sgn=rand(); $ D- L m" y5 L' |& @& W; s. L( y! J rnd=sgn*(rand()%10); " A1 s2 q! V: {5 \ gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化 + P* t5 t# ?6 J3 O6 t cout<<"gama[k]"<<endl; 9 ?+ [9 ^# _% H }/ E* J9 `/ e7 S0 B+ W; T, ~( {6 ] return 1;: S y9 b z7 f2 O, N0 J - a+ s, \. m/ {* \ }//子程序initial()结束

    ' e4 g9 f( \3 ?! B/ q

    //////////////////////////////// Y$ N {6 z( u/ K ////第m个学习样本输入子程序/// 4 z7 s* S+ G: Q8 [0 f: ?1 p ///////////////////////////////# q. @& y5 Y$ L* M4 T `( P4 B input_P(int m) ) Q/ o7 x7 m4 f2 L) D { & o+ O/ ^8 @3 ~5 [( ~ for (int i=0;i<IN;i++) ) x* m5 f6 C# l: r8 H N6 O2 g P=Study_Data[m]->input;5 ?) K) _1 H4 U7 t; _7 A8 \ //获得第m个样本的数据) s& f0 j9 z' T //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入: 5 e$ \6 W# e; v2 S //P[%d]=%f\n",m,P);& v1 N2 |9 [# ^1 \: s( G8 p return 1; 4 e8 P1 [# h; G( s6 W& G }//子程序input_P(m)结束2 O( r" ^0 w. E6 w8 L/ k /////////////////////////////8 M: h3 z7 r, S2 F ////第m个样本教师信号子程序// ( v% F$ c* D- p- n /////////////////////////////: X- p) g# K8 S input_T(int m)! l/ } ~* B: B4 A9 t { 7 y& j# K Q% w" f5 I$ g, d for (int k=0;k<m;k++): X0 b; O) h8 L; O. j* S3 K: l0 a T[k]=Study_Data[m]->teach[k]; & m; _& o5 y+ v. s //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号:T[% d] =%f\n",m,T[k]); A6 F: e* P$ }- `' A return 1; * ^/ T5 T6 c: p3 h" s4 V8 Q }//子程序input_T(m)结束 & b! X. T& n) [! M1 K /////////////////////////////////" P) c% ~2 k( Q+ n- u //隐层各单元输入、输出值子程序///+ v5 t. R1 t. \8 ^( @7 i ///////////////////////////////// 3 u8 D7 R) a: Z' N H_I_O(){ ! v$ U; Z2 R& w0 B) E: Z double sigma;3 K$ A5 ^9 C( x+ U, \( c$ n* d int i,j;3 f/ A# A8 h) L9 Z) z7 w6 r for (j=0;j<HN;j++) 3 m1 N9 z0 {0 a* t% U/ G5 B6 R- f sigma=0.0;/ b6 i& h/ z X% w for (i=0;i<IN;i++)$ G) q4 _/ \8 p" O- L sigma+=W[j]*P;//求隐层内积% n+ |1 \, X2 P) ]6 A! M } $ O) T7 O- h' o# T7 F X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入7 Q% J2 V2 M- c8 I! a H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出9 m* K- j* P9 l( O8 R% B } ( {4 H+ G4 X& f3 t return 1; " t! f# g( O8 A! N6 ?4 L }//子程序H_I_O()结束' c4 d5 N* v( C4 ^2 P$ S" v /////////////////////////////////// ) ]6 f/ _. k4 d //输出层各单元输入、输出值子程序/// * \3 _5 h# p( M/ F8 U /////////////////////////////////// 4 D. ?" q2 i7 r O_I_O() # X) M5 _$ Q+ }/ E* y {8 @$ w1 q# Z. b double sigma; ( A7 l+ g) E- W7 ~ for (int k=0;k<ON;k++)0 x+ ]6 I$ C$ a B sigma=0.0; ' j+ H& x2 P4 H8 k. V0 T( o for (int j=0;j<HN;j++) 2 k$ U, e: D" F2 I9 f sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积! U' W2 n# k4 a0 A }& `3 H L U# M0 S% ~) H* I Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入 5 n0 m3 c8 q* o. ^ O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 + T% {9 v7 z: t8 v7 C! G1 j: ^# x } S. i0 {2 \4 b return 1;* D- j& v# S7 Z, I; D( j }//子程序O_I_O()结束6 X) }! i' `: A0 x6 h, U( v4 r //////////////////////////////////// 4 _. I9 ^- H" v //输出层至隐层的一般化误差子程序//// ) r* o, V- k: O9 t ////////////////////////////////////. H \3 ]% `9 v" n double d_err[ON]; |' y9 k3 c! c y3 r Err_O_H(int m)0 ~. k6 L8 I# I4 d% u( K( h6 k& j! y {4 t9 V- J$ I7 `3 f3 K# _( H- Q [ double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的 / a" T+ V( c9 B6 a* E$ Y double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的6 J9 H# P+ F0 @" s //for (int output=0;output<ON;output++) //output??? ' D4 M' Q& |4 X for (int k=0;k<ON;k++) $ S$ ]5 Z& b0 l- z abs_err[k]=T[k]-O[k]; $ N' C1 y% }3 D1 B5 }8 s( v$ S //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差 0 N2 v0 ^! R0 Q% f2 W$ c9 h sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差/ I7 t" |, @& I9 G$ n5 o. u9 O 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 t, |7 X$ Y% `$ r: ]7 k$ L/ ~ } 8 w M8 e( d, { 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7 V% A. @+ Z8 D! E+ N return 1; . w7 ]' g: u% i* g+ r* P) t }//子程序Err_O_H(m)结束 7 R# X: u g/ ~; k ////////////////////////////////////; A5 U1 G1 ]& [4 g //隐层至输入层的一般化误差子程序///// g" k8 y: A: |5 D# n! {1 N3 N ////////////////////////////////////" p1 M# V) s+ R" m double e_err[HN]; ( L8 \2 G1 L2 u1 z1 H Err_H_I(){ ; @$ g* ~( A0 E0 C double sigma; + v' G1 h3 y: [* p: i. `5 D) G //for (int hidden=0;hidden( r+ Z/ y$ f- ^, g5 A W for (int j=0;j<HN;j++) 0 `1 a* C* v9 {0 T! `& Z0 U sigma=0.0; 1 l" [' S: j. h3 N, U" |/ a for (int k=0;k<ON;k++) 3 S. y5 g- k5 q: ~! f0 q: U sigma=d_err[k]*V[k][j];4 h! g# K. ?6 `0 ~0 ^ } & M' P; J' b$ f) z3 d7 d/ j" ^3 @! b e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 2 K; J1 ^7 Y& A: I1 _ }; }2 v" P3 C% j+ z* _( C return 1; 4 M1 N$ S2 D9 X6 H) u4 L1 P }//子程序Err_H_I()结束! M8 A- H2 D& L( W) R) U& p" T //////////////////////////////////////////////////////// 5 P3 w) j# C# V0 b( `" f" l# U //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////! G) j& ` _ n0 P ////////////////////////////////////////////////////////2 k$ O! m0 b! X4 H) O1 Q$ h Delta_O_H(int m,FILE* fp)8 Y( c& G; O4 E, r! B! ~ {9 B' R" o3 Y/ Q Z/ s5 U. W B! e for (int k=0;k<ON;k++) # A. G6 j& {4 \8 A u/ f+ ~ z8 d for (int j=0;j<HN;j++) ; M( I7 a- Y- e# C! u& U' _ //cout<<"第"< % t, s; N+ F7 |1 x6 W( i. j" [% N fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,W[k][j]); 7 ]# Y" t3 A! w5 I! c) X, ] V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整- f q" y. R" O2 A% ~ } ( y" V- A/ {" z8 g' S2 |/ a) g( L gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整( d3 l/ A$ Q0 y8 w0 b: y } 2 a5 @, z" \" U" c5 G+ q return 1; # @: e4 N# ]/ }" R }//子程序Delta_O_H()结束. C7 {9 ~. b! h; c2 e5 O /////////////////////////////////////////////////////7 M8 ]# }1 d) U& u6 B& C //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序///// - {% b$ T8 a6 E6 i" A ///////////////////////////////////////////////////// # D2 T, P' m6 K) ]. e$ e% N: _& a* u Delta_H_I(int m,FILE* fp)/ o: O( f" J& m$ r* n8 R) H {/ y. p" ?+ w) l for (int j=0;j<HN;j++)( Q! r s0 f. r for (int i=0;i<IN;i++) 9 b2 S9 I# M- G1 p% b8 ^ //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]); 2 @8 h3 T. q$ u# s" Y: \9 w/ g W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整$ [* D5 V6 _6 S3 V, ^( i5 ] E } 5 v# e% v: I5 M7 Y: M4 I& r sita[j]+=beta*e_err[j]; $ z- A$ V. T0 b' }$ l- [ } , P8 |" ]" b" w) T; U( l+ {% G2 _ return 1; . F/ \+ S- u: H% h# S/ t0 W6 p) E }//子程序Delta_H_I()结束 5 I6 Z3 x9 Z1 n0 | ///////////////////////////////// - j) w# w5 {9 t2 u* R) @1 J //N个样本的全局误差计算子程序//// # w. s R( l' d% p7 i# o /////////////////////////////////% z' u: V2 f" s7 ^+ a, l. m double Err_Sum() % L& {7 d, x8 E8 @* E) Y5 w { : l$ [1 L) _ C' j! l1 e9 l double total_err=0;; Y0 L! r9 u. h$ e5 j3 |% ? for (int m=0;m<N;m++) ) B8 o- r1 N$ n# I! D( a total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差 H+ `, U+ |* _9 J' N4 k Z }9 A9 N% ~5 o6 ^) _0 A& X# u return 1;7 v, v9 M( J3 b8 q- ]! k5 O9 K/ [ }//子程序Err_sum()结束! o/ q' }+ B* u" t& E3 M# {5 k) @ /**********************/" h. {9 ^, Z) Q* ` /**程序入口,即主程序**/$ y4 v/ I2 x2 b /**********************/8 u" ^8 Z H1 [& G5 ^9 F main()" B4 b8 ^$ ^- D; P1 l5 i {3 d% u- n0 H9 L9 r FILE *fp;7 A; @, n4 e, @1 J7 x double sum_err; 9 ?3 Y8 q Z& V u! W$ {( R int study;//训练次数$ e8 I7 y$ t' V, }! P/ Y if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL) 6 q" h: g+ h" W2 U; m { * W" e2 |. M, a3 W" k* A: f printf("不能创建bp.txt文件!\n");; u. C; L d6 k# g exit(1);1 R- H( o7 x: ^) B# z+ x } : O! A0 q$ P6 g! P+ d2 k2 @7 E cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";6 m6 b7 B8 F4 o" L cin>>alpha;: ?- f0 ?& K$ E/ R cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";- n- N& s1 v; x+ D8 W4 @ cin>>beta;5 g/ o4 x: ~ |# | int study=0; //学习次数 # k3 K1 ?/ E; G3 B9 D" m double Pre_error ; //预定误差! q8 Y$ Y4 j7 A) P9 I cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";9 }$ d! Q2 {/ o cin>>re_error; ; L4 Q+ W+ I: d int Pre_times; 2 G' \1 { X6 z1 h. u; H cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";+ _9 y5 E& o( S% ?4 B* G3 U cin>>re_times; - ~2 k `, |/ N; |$ s1 y cout<<"请输入学习样本数据\n"; / S9 W8 [: R7 C. M& m1 @ {5 _8 S2 Y' c0 Z8 w& |/ s+ X* m. K for (int m=0;m<N;m++)' L" K0 X8 d h' Q cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; * C! I6 m v/ d% s! `& R for (int i=0;i<IN;i++)- {7 B% t/ l3 k3 ] cin>>Study_Data[m]->input;7 i; i5 r0 ]8 p. c } - J: R9 V+ ?9 s: j { ! g2 n& c9 d& D; H$ {1 d for (int m=0;m<N;m++) " r- E2 X2 ?( Y7 { cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; : l) X$ P1 S) y+ b0 L& A for (int k=0;k<ON;k++)/ D1 k* Y- U7 {% ?/ w! {7 \2 t cin>>Study_Data[m]->teach[k]; ( C& ]: n4 d. _ N. h }* f6 t; o I% s" o initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) - b; c% \. n! | do0 N+ C$ b# O& w# x) l6 o3 x/ e6 p { % Y; X# ~; t. p% K5 U5 H ++study; ///???+ Y4 m e. |/ [ for (int m=0;m<N;m++) 0 k6 V( s# O* [2 S& G { ! t2 i9 r9 \9 e- F6 J, A input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) # \4 S v/ ^; g1 X4 t+ I* { input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)/ g9 e$ [+ Z( c2 Y; y, x! y H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)' s# S+ ^* ?% H6 w' D0 I( K O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5): h; p/ S1 x8 w6 h Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) ' B4 X( w# J6 N8 W2 e2 [5 s) O8 S Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7) / ~0 {0 I! a; h W5 V 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)( X3 H# q% y: K2 e/ ^ o. V 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) 5 o; O" e" s) H! O: [ J# X } //全部样本训练完毕8 h3 |5 C. `# e9 g" y sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)0 Y3 ?0 L" u/ x" }* n, R {. R* ?# j8 K" A+ k9 d* [ cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; 4 y% R5 v; U$ ~, H' Q) S fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为:%f\n",study,sum_err); . W, `0 y4 t6 o1 V) C1 Y0 Z, N }4 c: ^6 n7 ]7 u" f' h: _" p while (sum_err > Pre_error) //or(study0 {- v( L5 a! P" S% h { //N个样本全局误差小于预定误差否? 小于则退出 (11)6 M; s& e8 m; Z8 d& V cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; ! O2 X s8 V2 n9 K) g; _ fprintf(fp,"网络已经学习了%d次,现在的全局误差为:%f\n",study,total_err); F/ U. n9 ?6 o6 F, O. s fclose(fp);7 p a$ F! L$ k& d } $ ^4 A5 j( |4 i( u char s; & A6 G1 d7 y) ?! F cout<<"请随便输入一个字符,按回车退出程序!\n"; - D) G2 A' W+ ]. J. }7 ~ cin>>s; 2 ^4 |0 t& I- E5 G6 T5 T return 1; j3 e" A: v. i4 m1 I+ G# \. O; Z }

    zan
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    devil1980        

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    笑死了,垃圾程序。这个只能是c 程序

    而且还不收敛

    误差只能到1

    里面还有许多bug

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    chz0829        

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