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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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#include "iostream.h"- o7 Y" m$ c. p) e! v+ g #include "iomanip.h" ; Q" t E* `9 w1 v" _6 u& b #define N 20 //学习样本个数 ) f0 J" j7 b2 {6 h2 m0 L #define IN 1 //输入层神经元数目. q5 ? L/ U$ K; G4 ]2 k0 Q: l #define HN 8 //隐层神经元数目 ' F5 Z+ j9 j; i1 @, R1 \ #define ON 1 //输出层神经元数目 : a) t( V% t; G% l# U: p5 N double P[IN]; //单个样本输入数据1 J! c6 Z/ i( {3 o; f; { double T[ON]; //单个样本教师数据 0 j- |3 A; s) o8 t$ n6 e) e; m8 @ double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值% } e! T( ]6 ^, ~1 l double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值 # G, [ h" a, x% R& j& Q, l( G double X[HN]; //隐层的输入 & |# }" m4 T" G8 @# T double Y[ON]; //输出层的输入 & H+ O8 @1 Z! o double H[HN]; //隐层的输出5 x% _, d/ C M# _ double O[ON]; //输出层的输出! Y) f- q* `. Z; j, A double sita[HN]; //隐层的阈值4 E; J+ ^0 S/ p) p double gama[ON]; //输出层的阈值 $ T9 q# z- v& [ double err_m[N]; //第m个样本的总误差 # K* W, O- J g w double alpha; //输出层至隐层的学习效率& K4 f7 T. p& J9 B/ N& ?2 @0 H double beta; //隐层至输入层学习效率 3 C; S$ f, S- @! Q3 n- ` //定义一个放学习样本的结构7 A7 N. R9 i* ~# a% l3 B/ } struct { : a, u/ g/ Z- U7 ~: e( s% M8 R: ^ double input[IN];# {# i. V* b* e8 t! y double teach[ON]; % b2 D7 H0 g- C( {. J6 T8 z }Study_Data[N][IN];% S+ y7 T' r/ t D5 w9 A0 C5 } 5 R. B3 y/ o9 y( `) b' U. M //////////////////////////// [4 m) P/ Q0 ]3 ?3 W9 I //初始化权、阈值子程序///// 2 i" Y: S3 I& v. A7 O8 F/ ~ /////////////////////////// 6 W8 W) I( ~, Q4 ^$ z initial()4 g' c& ?! u/ A/ h) ?3 U+ s$ c3 N { P `! G) a0 O% _3 A float sgn; ' a6 J4 E) h/ l2 F! } float rnd;3 j: r- c* Q8 { int i,j;' B( O; y9 O- P //隐层权、阈值初始化//' ? G: |' |" b9 v, O2 V3 [2 ^ { 8 w a( t! t) Q& a' w4 ?" y8 G //sgn=pow((-1),random(100)); 6 G4 y5 x. N, p5 T5 y+ [" r sgn=rand();; L" h+ ?1 g6 g rnd=sgn*(rand()%100);/ L; O) l8 @- l9 O. v! B9 T W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。 2 U! m/ z; J" U, O, Z$ A1 `: k } . z" G1 \% Y' t, h6 ` U //randomize(); / p; v2 f. n. R! V/ c0 P8 D% p {2 P, ]& o" |7 N- p0 G, Q# N& X //sgn=pow((-1),random(1000)); : b% S, C$ \# a" u6 R sgn=rand();3 a3 w0 }, U, |" |1 }- N rnd=sgn*(rand()%1000); : _% ~3 G* @/ P# p( e i sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化 9 p" G/ L8 }/ f* l4 J; r6 n cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;: w$ J3 r4 @: Y# u) y, H6 G4 b7 g$ Q5 s! w } ! F0 T5 g1 m5 p% _9 V* _ p! Z //输出层权、阈值初始化// " x! j; u1 v' ^: x //randomize();- N! w& o, ?3 r for (int k=0;k<ON;k++) ; q# {' ^ P3 D for (int j=0;j<HN;j++) 9 c! R( _. V) Q7 w6 N/ o( T { ! r' w3 w. n% H h/ v2 p3 `4 T( m //sgn=pow((-1),random(1000)); # |/ s4 B; r, s! G sgn=rand(); $ @) |! m' c. k+ Q- z. x5 Y rnd=sgn*(rand()%1000);; S( t& y+ Q, T V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化 ! x0 K; a+ s7 ?: t6 g3 `+ ` }; |3 L8 `1 F4 Z7 n: D //randomize();/ d, l# L' K" P: e* J, G {! j2 r& v1 t) A# Q" Y* j //sgn=pow((-1),random(10)); # q( h# A7 [- ~8 N0 d* o1 |" { sgn=rand();% q! g5 l9 m( s" C) n! f! B rnd=sgn*(rand()%10); ' H0 B# ?: v; |% ]+ V( p gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化 ' n/ [) C; m! u" R cout<<"gama[k]"<<endl; & k% y9 O' h, q, {1 s } ! V* r2 Q8 t3 L return 1; 3 N: A7 }" w% v- q; i% q o) e S* |0 `8 F2 z5 G4 \7 X }//子程序initial()结束

# Y4 O; @. Q( n; k, g& j3 L* _# h
////////////////////////////////( O/ d7 @4 c! u" ^+ a" ]& E ////第m个学习样本输入子程序/// ; H0 S+ u" X' z i% V$ e /////////////////////////////// 0 X* g# Q, J. d2 M: _* ], b input_P(int m)$ B+ @* B& I8 D3 {( o$ N {/ Q N' M( |+ I) U for (int i=0;i<IN;i++)! d/ |- \7 h3 e% a( c P=Study_Data[m]->input;& E! K) C. L2 K, v( X9 d$ R. y //获得第m个样本的数据 ! p- A1 a, `1 b( C3 p' R //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：- p; e7 k+ a) P- T+ {' } //P[%d]=%f\n",m,P);; d1 h. W! h0 B, \ return 1; 4 o) z9 T: ]- V5 x9 t9 n: `, v }//子程序input_P(m）结束1 b4 H* t' t/ T, N$ u9 t6 z$ h ///////////////////////////// . Y* m( h5 C# P, q ////第m个样本教师信号子程序// O7 K2 _9 _0 E2 g; V /////////////////////////////# H' e# _) ?" z, r) C; R input_T(int m)% Y) ?, Z4 N8 T4 j$ F, Y0 b {' q2 G( t+ U& R$ d: E for (int k=0;k<m;k++)) \9 {2 f1 e5 h% V4 r T[k]=Study_Data[m]->teach[k]; & ^! i8 K7 H! ?" `6 W //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[% d] =%f\n",m,T[k]);" i4 v6 G3 k% d/ a return 1;8 Z" @5 t) y2 q0 K1 c2 f+ j8 { }//子程序input_T(m)结束 # s- n9 }1 u% _) @7 I) V& J /////////////////////////////////9 c6 L3 T7 `( r$ B ~( d //隐层各单元输入、输出值子程序/// 4 u$ t" x1 j9 N) b /////////////////////////////////! o% ]7 |4 i3 B( R% }: ^7 Q' j# @ H_I_O(){ 1 t4 L4 x0 J/ e double sigma; + C9 T' q4 l# j: x. Z* X0 A int i,j;) z1 E) ?* D& y: E for (j=0;j<HN;j++)! s: U8 j4 C: m0 ^ sigma=0.0; * i7 l( p4 Y9 u8 W7 X4 i2 X! r for (i=0;i<IN;i++)) _ g# Q1 [" h% {7 N2 h6 ^: }$ } sigma+=W[j]*P;//求隐层内积# F9 E: Y. t8 J3 T! f9 }$ C1 k! d } . G" q z; N/ _ a* g# x# e X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入: f& m1 |5 Z, b, P7 ~ H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出 9 Z8 N1 X5 I4 o8 V* a } 1 l( O4 v6 h8 ~$ C return 1;/ D) U$ T* V' y; {6 t; o* S4 f }//子程序H_I_O()结束# q5 r8 j \0 U /////////////////////////////////// / z% n' D) _. Z# G! ^3 Z0 W //输出层各单元输入、输出值子程序///2 Q. T6 [, Y5 { ///////////////////////////////////7 g! L0 `) X/ V P* p: ?1 |- ^- ]: q O_I_O() r* t) e2 H( r! r& n( Z. @/ k { ' ~+ i6 h; \( X+ v! C double sigma; . t; X5 N" L2 O' ^7 C for (int k=0;k<ON;k++) / G/ `9 Y! y4 g7 b$ C sigma=0.0; * v1 D) k: K0 a' k# j! T6 S% r for (int j=0;j<HN;j++)8 p9 O) I& e, b+ G; _& v sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积! A) n. U. C1 s9 {. ^0 {/ B2 I } ; S: I7 }$ g, [6 q. g Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入 7 a. C; X3 o8 K& k8 G; m O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 h, y9 ` a5 [ } - Y* c- ]8 _5 d }. j/ r# a return 1;( I% o. i( u; { k( y% X }//子程序O_I_O()结束 - M, V9 l/ }- C5 x1 f" {; R3 j ////////////////////////////////////6 B. Q) Z& r! @ //输出层至隐层的一般化误差子程序//// 4 U, d5 t0 r( N ////////////////////////////////////0 p/ p$ H( A% i& ^ double d_err[ON]; v9 ?8 \7 g/ Q0 T/ [3 l3 N Err_O_H(int m)+ I+ a% ?2 H& [2 P: } {5 Q! o* Q& F- |; X* D double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的" L0 e* k3 L; {) M& B0 V. T7 l double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的" v, e' i4 \& E h: h) {) @ //for (int output=0;output<ON;output++) //output???2 N O8 R4 S7 J) q: D: K* q for (int k=0;k<ON;k++)" Q+ u) _3 v! N9 {# a abs_err[k]=T[k]-O[k];0 O5 a! R8 A* f8 `3 G //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差 4 ~6 e! d$ E0 J# v, r sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差 ' n$ w: [3 ?& b6 f 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 ; z1 C; P" n0 [6 ?; ?: G } / A' f% |# e: Z p2 f! ^( N! U& @9 C 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 0 C. l: `- r2 C) S( e return 1; # \3 a1 n7 _& ^ }//子程序Err_O_H(m)结束 " _" l% y" |6 X5 |& n' b //////////////////////////////////// 5 a% `4 V4 B3 ^! q5 i/ V. h2 c //隐层至输入层的一般化误差子程序//// ! Z; e; O4 Q2 j; } ////////////////////////////////////! [/ G6 A& U3 R2 b' j1 q; l double e_err[HN]; ' a* {: r% J, F& k+ P1 O; v Err_H_I(){ t2 j# G2 _( ~ double sigma;" K, d8 y3 z4 @# Z1 L0 E* |6 T //for (int hidden=0;hidden 4 ]/ o/ R8 G" d) |1 h: K' i for (int j=0;j<HN;j++) 7 x7 h1 z$ Q4 W/ E. L$ x1 ~8 r sigma=0.0; 3 A% D- w# T" ~ for (int k=0;k<ON;k++) " R1 a/ Y. A# y5 _- l9 V: ^ sigma=d_err[k]*V[k][j]; 1 j: L2 x+ Y0 i4 s& _4 T1 R4 G } * D5 e( s. W; C( u$ q. C& r e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 $ O* M" K S( R7 \0 V. c } 3 q$ i, I+ [! r; I" U+ I return 1; 2 r' x- N* n9 R0 w1 X }//子程序Err_H_I()结束+ ]' ]; ^8 o& f* w ////////////////////////////////////////////////////////' V! |9 ?$ C, D6 H //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序////// # ~0 N ~1 P/ P$ `7 l; M //////////////////////////////////////////////////////// # }9 v4 V/ k& i5 \4 w Delta_O_H(int m,FILE* fp) & H4 u$ n4 `3 Y: H; x+ m/ ^ { 8 ^2 t9 D5 c. B2 I for (int k=0;k<ON;k++)! L5 r. x7 e$ \: Y7 N0 U% ^ for (int j=0;j<HN;j++) - y1 _/ _# a9 |% ^+ t //cout<<"第"< a* v3 @. h/ P: `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]);8 t# u5 i0 y# G4 Q1 z; z5 Q: P+ ^ V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整+ ]+ X2 s% q m1 { }$ o$ q( I6 v& _ gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整 , [: D/ h4 A- k7 v0 _9 A9 I$ o' P }- U( m- k: d9 q3 a return 1; . R5 K4 o' `% `2 r- f/ C }//子程序Delta_O_H()结束 ; [0 z5 H2 S, k) n7 F3 U& G" t$ d /////////////////////////////////////////////////////5 c$ l/ \2 W& B* ~! U5 \ //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////3 j' ]) n Y6 l4 U/ C0 m /////////////////////////////////////////////////////) ^. O& I; h. c5 [ Delta_H_I(int m,FILE* fp)7 |: a* l8 w' V, M {. `6 }7 a& w6 {' H/ E for (int j=0;j<HN;j++) + _$ w. K! q @3 i4 y' R for (int i=0;i<IN;i++) # P0 K; {8 V+ q6 ~ //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]);0 R+ x% ]. B3 i* G) \! p W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整, Z: o0 {- s) v) N } 7 v% W: Z$ k2 m2 G0 O" p/ C. O sita[j]+=beta*e_err[j]; ; c+ e2 o; v" ^ }* }5 Z( a* v, V3 R$ a* R return 1;; h" @" D. s% V2 @" Z6 w }//子程序Delta_H_I()结束 0 M. ~. F( b: P; C. I /////////////////////////////////2 y; O0 K, U6 X" T) p2 A( \ //N个样本的全局误差计算子程序///// Q) R' K# j- ]. l7 h /////////////////////////////////8 `5 r' n3 [- v( h; u double Err_Sum(). l% R' c7 }% X) }/ X {# K3 P! K2 [8 b% E double total_err=0;* c: D' U4 M9 J( _ for (int m=0;m<N;m++) 4 C7 D9 z$ F( Z! R4 r' P2 x; G total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差- k% y# ~1 x& y6 K, d# U o } . U/ _5 D4 [( }7 E# h5 f return 1; . x0 Q# \1 o# M+ k6 H }//子程序Err_sum()结束( b. |. q2 e0 s /**********************/ q2 X, t0 b @6 d /**程序入口，即主程序**/ * ?1 X4 m6 _2 Q- k: d3 l /**********************/ y$ A3 u8 o- C5 | main()0 X6 x( [( ~6 F* g9 P; k {, j8 E) r! P# f3 a; s! ^; b$ D& ~ FILE *fp; % z3 ^. y- o ~3 ]0 _' B double sum_err; " s% f# S& x9 @1 g int study;//训练次数 , ~: D* [8 q! v7 ~ if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL) 5 N/ ?3 z5 R: ?- z# \* O3 Q { 6 x* h- @, G& S. r+ ^# R; F& f7 Z printf("不能创建bp.txt文件!\n"); ' Z0 D! h' k. L+ W: f0 N( U, T exit(1); % l; s$ P5 x+ n# M! e9 h& C }% g9 |% ~( H; I# X2 _ cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";1 o- j6 U3 @. l) l cin>>alpha;) b9 S( {$ S1 K2 W cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";8 ^. H( s% S3 f n cin>>beta;+ V& d+ K# O& S2 U' [/ v+ C int study=0; //学习次数: l( n5 [4 E+ `! d% W; ?. q3 j double Pre_error ; //预定误差" W) s+ C: e" m3 p9 t% O+ j cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";) _$ G- S( @6 P( Y8 o cin>>re_error;1 \* z. L; Y5 J! u- D3 B5 X, ^3 R int Pre_times;+ _, e2 E2 B6 Q( e2 g* M( _ cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";* U0 P7 L! s5 i' | f2 l cin>>re_times;. ]+ }- L( Y: A2 M/ I cout<<"请输入学习样本数据\n";& E. R* M, h' T5 `& A { + i+ S) O* h0 E for (int m=0;m<N;m++) / @9 y' I, n, r; f8 J: r% S( H" [ cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; & _- L4 H( c# h7 O3 U for (int i=0;i<IN;i++) + Y& `+ j9 e4 c3 J) Y cin>>Study_Data[m]->input;7 c7 D- i. O. t }3 n7 ?. z6 O: [; S5 R { , z4 n( |2 a) a9 |$ ~; A1 c for (int m=0;m<N;m++) z! N- x- k f+ ~( U. O cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; * X9 w- r- |7 a6 o$ X' e3 y for (int k=0;k<ON;k++) # L& z& e) G/ Z5 f& s0 r8 O cin>>Study_Data[m]->teach[k]; 8 W& X' D/ K) b# ^+ ` }/ ]$ I- t% ^9 E* ~ initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) & W7 _( I# N' y9 b do' S- `2 p' ]$ c, O9 q/ v2 n { 0 ^! V7 r8 p/ o% i7 k# I ++study; ///???9 b9 @# ], ^& E" o% Y1 {7 P% D5 n+ P for (int m=0;m<N;m++) * X8 w6 S. S1 k+ Y {$ }9 t5 K; g% A4 I& T input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) 4 f0 o. z9 i! O0 Z: U input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) * X: L/ H' A0 H( D H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4), G+ S, L+ U/ Y v- q5 C1 D, F O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)3 `& M1 b6 b0 S1 R Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) " n1 G( k5 g9 ~, o2 M1 V( v3 J Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7) % B, Y# K2 n6 q! | 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) 5 u1 ~$ Q8 u. s: S3 W 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 z8 f+ Q: G4 V } //全部样本训练完毕 ' [9 t0 @0 [: a# j1 i$ s7 v sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)! J; t; |6 s* M. K+ ], ~6 L& N {$ F% r Q. }3 z. t# c- @* W cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; - V% g+ g. n% x/ i fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);: n/ D. {/ ?; s z } ' l0 S9 \ v- o T. `% z while (sum_err > Pre_error) //or(study3 N7 W# ~9 D; L7 q4 Q9 g { //N个样本全局误差小于预定误差否？小于则退出 (11) 7 b" h7 y5 M3 E/ q" g; @, {9 { cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; ! P! O/ X5 Q/ A0 N! J( s- ~0 m5 _ fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err);: A2 U! i4 ^+ c* r, k y7 Q fclose(fp);3 c- x+ ~( X; B7 H" `, V0 ]3 v }: y& t. f2 I% ` char s;! t Z3 W3 @/ v cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";# M( q8 k6 C# y6 G9 v cin>>s;- v! A; d+ f( R) e4 W0 c b7 p return 1; 5 z4 `# x, p7 X' {# t }