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【源代码】C++的BP算法源程序神经网络

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发表于 2008-9-15 19:34 |只看该作者 |倒序浏览
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  1. #include "iostream.h"
      a% e& a# u( T; V+ g  c2 x9 J
  2.                   #include "iomanip.h"& h+ o  j( X2 l& a* K
  3.                   #define N 20 //学习样本个数
    $ v/ U) R& S$ D3 ]3 O9 R
  4.                   #define IN 1 //输入层神经元数目
    ! v/ A' {& ^' `% v( N' Z( J$ N1 `
  5.                   #define HN 8 //隐层神经元数目4 `- [$ g8 b6 I1 c# R\" }
  6.                   #define ON 1 //输出层神经元数目
    $ |! m8 S: B5 v% e
  7.                   double P[IN]; //单个样本输入数据/ u  t. w! J! ]  b
  8.                   double T[ON]; //单个样本教师数据) {' o: P, A. A9 q  U+ A
  9.                   double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
    % \6 j# C4 ^\" x& I; |
  10.                   double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
    - W: N9 p- X7 f5 V2 [
  11.                   double X[HN]; //隐层的输入
    ( t\" X# Z1 U0 e5 [( ~- u* Z) j
  12.                   double Y[ON]; //输出层的输入
    6 c% o; T. @8 H+ x
  13.                   double H[HN]; //隐层的输出  u5 z/ m! Z- X0 v+ ]2 k
  14.                   double O[ON]; //输出层的输出3 o3 p' c! Z: S3 h: l
  15.                   double sita[HN]; //隐层的阈值1 E( i4 R6 f+ p. C
  16.                   double gama[ON]; //输出层的阈值\" [& _+ T+ y7 L. J; T. P
  17.                   double err_m[N]; //第m个样本的总误差
    9 |2 N; I  V8 i3 z7 [
  18.                   double alpha; //输出层至隐层的学习效率) g) v# [+ L$ e+ R) E
  19.                   double beta; //隐层至输入层学习效率
    \" c7 I) H# c7 j5 V: |
  20.                   //定义一个放学习样本的结构
    ! L2 C5 L\" g0 N+ S
  21.                   struct {/ o3 i( U% v0 _, W# S( _$ g
  22.                   double input[IN];9 @5 \9 q% k# p- i
  23.                   double teach[ON];
    ' z8 g1 t3 L1 U) }' D2 ]% N+ J\" M
  24.                   }Study_Data[N][IN];
    % k  o  R- j: B4 {1 {; J3 |
  25.                    2 I/ p\" o* S4 E# Y3 a+ ^+ h
  26.                   ///////////////////////////
    - s3 Y4 P+ }) c. g9 y
  27.                   //初始化权、阈值子程序/////
    . L4 a/ b/ B8 @3 q
  28.                   ///////////////////////////
    1 A$ i9 @6 O% P1 I* U) c! t
  29.                   initial()
    9 t, v6 B4 X, ], m/ U1 o
  30.                   {' y' i/ F  n3 Z
  31.                   float sgn;
    % b8 B! K3 H! j' S' k
  32.                   float rnd;
    0 l2 k9 O' q& f/ z1 l# I2 i
  33.                   int i,j;
    5 B' D% b# w# L# {
  34.                   //隐层权、阈值初始化//' k. y- z2 t; c) Z9 X' J
  35.                     {! D! j0 M! \* f! Y
  36.                     //sgn=pow((-1),random(100));0 a) u) @+ M2 G5 e7 O; N5 G& e7 n
  37.                     sgn=rand();; e! y/ F/ C5 m* y9 y
  38.                     rnd=sgn*(rand()%100);5 z/ o/ ~* i- f, H1 I( p
  39.                     W[j][i]= rnd/100;//隐层权值初始化。
    $ ^# _) l, ~# q4 V! @
  40.                     }; H* O6 Q$ k& P
  41.                   //randomize();  K+ y, H: @& O  {4 I
  42.                     {
      i5 H& n1 p: u9 ]
  43.                   //sgn=pow((-1),random(1000));
    4 v) m- T2 b- Y- v! |3 W: p
  44.                     sgn=rand();& o5 f9 O4 J+ ^/ `5 c
  45.                     rnd=sgn*(rand()%1000);
    * o: ^8 [/ @' w
  46.                     sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化% N1 K, W! W' m7 [( {9 _. w& ?
  47.                     cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
    . S# q  |( x- L/ K
  48.                     }3 Q% M- A+ _$ }( S  K* B6 P
  49.                   //输出层权、阈值初始化//
    9 v2 g2 J9 N8 k6 L9 Z
  50.                   //randomize();
    6 k( y& Z; j1 S: |6 G
  51.                   for (int k=0;k<ON;k++)# E6 ^2 t; i+ p* Y$ Y' b  _+ R
  52.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    * b6 \/ v2 X- S0 I, d
  53.                    {  O; {\" `7 y' ~  J
  54.                    //sgn=pow((-1),random(1000));
    2 ^\" D. J+ ^( F( [% d
  55.                      sgn=rand();
    : V$ Y/ U! I* Q9 Y/ _5 T: o
  56.                      rnd=sgn*(rand()%1000);! x5 n% g* I' @! B' L& f
  57.                      V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化
    6 W- T3 u' q, L
  58.                    }0 a7 v! P& C* ~/ L. m
  59.                   //randomize();! i# v; |, Q. X5 ?6 Y. B
  60.                     {
    & e& R* R9 ]( t2 ~
  61.                     //sgn=pow((-1),random(10));
    \" K: q# }8 O3 [/ K* s( ~, q
  62.                     sgn=rand();
    ' x* }' a, K\" b
  63.                     rnd=sgn*(rand()%10);
      n1 ?# Q5 v  o
  64.                     gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化5 N( w! q! j, |( s7 L
  65.                     cout<<"gama[k]"<<endl;
    % i! y, n7 k; h
  66.                     }
    , N+ J( I' ?& f8 E\" |) g
  67.                     return 1;
    # k2 D( n' u& q; V; w& b\" O% L
  68.                   
    / h6 A; g4 z& Z0 B
  69.                   }//子程序initial()结束
      ~2 x8 ?$ }\" E\" j. j4 W1 a

  70. 6 y5 [1 y. t3 H- I0 o7 n6 }
  71.                   ////////////////////////////////8 n, W! Q- A\" n: q, ~& k, q1 i
  72.                   ////第m个学习样本输入子程序///# k4 }4 v# U' ^% c
  73.                   ///////////////////////////////
    % [  g% [6 |) F
  74.                   input_P(int m)+ S/ m, C1 a7 q, o# A$ k: Z; ^* c5 F
  75.                   {
    2 M/ Q9 s, M1 L+ e( [
  76.                   for (int i=0;i<IN;i++)1 s) I4 x. H% G6 \% {- K
  77.                    P[i]=Study_Data[m]->input[i];+ [( m* ]3 B, o+ ?3 [5 s
  78.                   //获得第m个样本的数据\" v' m: S1 y' Y
  79.                   //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入:. u4 B\" n0 e2 }* O* G3 {, l' e
  80.                   //P[%d]=%f\n",m,P[i]);
    6 [# Q- {& u, r4 e- A/ t
  81.                   return 1;
    & a\" r( z8 v% X! N
  82.                   }//子程序input_P(m)结束% W6 R+ b( O, I* n0 l! d
  83.                   /////////////////////////////
    ! W9 Q: I4 [1 h\" o! H% J
  84.                   ////第m个样本教师信号子程序//8 s$ l# _# i* E. `+ K% j1 L5 |* I3 Z
  85.                   /////////////////////////////
    8 ]2 y. ~; {% [9 j
  86.                   input_T(int m)' x; q( O# d. v/ z% t1 _3 ^/ t
  87.                   {
    - n2 W& w; u3 a
  88.                   for (int k=0;k<m;k++)
    5 x\" G7 j\" B3 ?* P$ g
  89.                    T[k]=Study_Data[m]->teach[k];
    % V! s! l# ?* X% P+ O% O
  90.                   //cout<<"第"< //( B6 |2 K9 s  o9 X( E
  91.                  fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号:T[%d]=%f\n",m,T[k]);
    $ Z$ r\" ^  m* B' q( |0 |+ x  Y
  92.                   return 1;, C9 {. E5 w$ w& x' L
  93.                   }//子程序input_T(m)结束8 v! E' k6 q6 A9 W3 Z
  94.                   /////////////////////////////////
    % K1 @0 ?- M1 a+ h$ X7 ]- P0 y2 N
  95.                   //隐层各单元输入、输出值子程序///
    # z\" B: ]5 f9 y$ _& ?' `3 k+ A; Q
  96.                   /////////////////////////////////' v0 C# T! M. n: v
  97.                   H_I_O(){: P( a\" E$ W$ O# s7 U1 `
  98.                   double sigma;/ r/ x/ E8 \\" C
  99.                   int i,j;
    2 k: `, G& |& G  G- e4 W' k
  100.                   for (j=0;j<HN;j++)
    ; m& y0 y% w+ y/ n7 ?
  101.                    sigma=0.0;; s# a' p* N\" ?* \) R* U
  102.                   for (i=0;i<IN;i++)( S  P6 I$ l$ {6 q+ ~; l/ h8 z
  103.                    sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
    + i: r- r. s' b( q$ q
  104.                   }: H% G  a9 ^1 k\" `2 P# r* V
  105.                   X[j]=sigma - sita[i];//求隐层净输入' a! P\" S; X6 k1 a' i/ b& l9 v
  106.                   H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出& T2 F+ [; m3 j8 y
  107.                   }, R8 ?5 V6 S5 N% u
  108.                   return 1;
    ( A) L; d; x+ J0 m2 ]+ E3 r
  109.                   }//子程序H_I_O()结束
    9 ?; w/ K5 H% q$ R
  110.                   ///////////////////////////////////
    ( x; v3 t# E/ f\" D
  111.                   //输出层各单元输入、输出值子程序///* L. \3 H# x6 ]: |1 g: W
  112.                   ///////////////////////////////////) e2 L# h9 R* o, g0 e
  113.                   O_I_O()
    % E0 w# |3 `9 U
  114.                   {. N1 E8 i5 y2 ~
  115.                   double sigma;
    ' [1 a/ @* o/ `) y6 _. o7 z+ p2 |
  116.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    ; k; S+ [4 @. F& d% ]5 @
  117.                    sigma=0.0;0 Z! B+ V4 v9 c$ b9 `8 q
  118.                   for (int j=0;j<HN;j++)* E7 ], y2 i/ o\" A& F/ F
  119.                    sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积# X* D/ u* K+ \. [* a  u& w4 z
  120.                   }
    ; J( G) A2 Z1 o8 ^
  121.                   Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入& ?+ y9 g$ u( t5 S& x0 e
  122.                   O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出: y- `8 p# J' [1 P, f
  123.                   }
    * U4 `! }7 D: M# Z
  124.                   return 1;3 Y- T: S% N- j0 E( N; ?
  125.                   }//子程序O_I_O()结束
    3 k) m! k8 A, Z: e9 V& J. G' J
  126.                   ////////////////////////////////////
    ' M7 L) ^% T! S9 k/ F- t* M
  127.                   //输出层至隐层的一般化误差子程序////7 b8 {$ @2 t9 F% ^9 a
  128.                   ////////////////////////////////////* i: W& Y8 L. G) u* {% C
  129.                   double d_err[ON];
    - g. w# @* \4 G' b$ F0 j# @
  130.                   Err_O_H(int m)
    : v* e- ~8 o3 F# ^$ ~) H
  131.                   {; B5 H; ?* y9 u9 r. q7 }2 {
  132.                   double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的0 O/ N. |+ z) R9 f
  133.                   double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
    $ `. r: V0 [\" b; {
  134.                   //for (int output=0;output<ON;output++)  //output???, k. i6 e\" V3 A6 j, M& I  j5 A
  135.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    - H+ v# f, D9 n. y9 U. C( ~( z
  136.                     abs_err[k]=T[k]-O[k];
    5 w* ]( M+ W: }# O6 h  i# {
  137.                   //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差) ?, G0 j. h( t% ~# T' n& Y# k
  138.                   sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);+ C: q8 W2 d\" S& j& w
  139.                  //求第m个样本下输出层的平方误差
    + N1 q$ L! c4 F\" I, H- d
  140.                   d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);
    + L  i( b. y, I) N6 p
  141.                  //d_err[k]输出层各神经元的一般化误差
    2 W( T, ]8 }6 T% z; {* G1 d
  142.                   }
    0 K6 s; ]( o9 ]' G
  143.                   err_m[m]=sqr_err/2;# B! m: w1 i- [8 ]( F
  144.                 //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
    \" |( v! f3 }3 I8 Q: ^4 D0 k
  145.                   return 1;% I0 n+ ~+ z+ o8 P, z
  146.                   }//子程序Err_O_H(m)结束
    / n* R( c' b! x) ?
  147.                   ////////////////////////////////////. p, c7 t. x5 Q
  148.                   //隐层至输入层的一般化误差子程序////! G- V- y1 H1 s6 u* o. T0 R8 ^
  149.                   ////////////////////////////////////
    6 P3 A! [2 ?5 C- r4 @, X& q0 x2 I( W
  150.                   double e_err[HN];
    . v. ^/ q/ `) w, {  d
  151.                   Err_H_I(){
    ; _\" _$ \3 _. ?) R  p
  152.                   double sigma;
    . `7 [3 n- k7 \4 d/ M5 z
  153.                   //for (int hidden=0;hidden
    \" O+ n$ @5 f, d$ w
  154.                     for (int j=0;j<HN;j++) # O% U5 a/ E4 K9 T+ |
  155.                     sigma=0.0;
    : V  p4 t) E/ @: Y3 p( g1 Q
  156.                        for (int k=0;k<ON;k++)
    5 M1 h, Y$ e# f3 k0 L9 g) t5 h* u& x
  157.                         sigma=d_err[k]*V[k][j];- ~4 e' G0 k% W. R9 I0 u\" w( e
  158.                   }+ l8 }% \8 E* n! c4 z1 y
  159.                   e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差% T. e$ d2 _; z
  160.                   }
    0 ~. \0 `  Q) R  Y( `\" U7 z
  161.                   return 1;8 T: p1 x1 k; T+ i6 T5 t3 O7 s: C
  162.                   }//子程序Err_H_I()结束3 F2 e0 h6 N; e# U! ~; D5 K, v. O
  163.                   ////////////////////////////////////////////////////////7 u2 ]+ g3 {1 C' X\" q2 t& ?: [
  164.                   //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////! {; T% `3 ?! G: \+ N; O
  165.                   ////////////////////////////////////////////////////////: v# L7 Q4 Q- j8 O# z
  166.                   Delta_O_H(int m,FILE* fp)- ^# H2 g% Z0 Q, a
  167.                   {3 ]: d/ j% Y! Z7 W\" i, r\" w/ a
  168.                   for (int k=0;k<ON;k++)
    # n' Z: y# C% S# [2 p
  169.                    for (int j=0;j<HN;j++)
    ( ~7 a' x  R4 \. l$ R9 y9 N% M. ~! g
  170.                     //cout<<"第"<
    1 O- m6 p/ N1 o) K, h
  171.                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]);0 w& f% {0 r; I) {) G
  172.                     V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整: n! M0 {\" N9 s
  173.                   }) `2 I1 q0 b/ n. h) C) o
  174.                   gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整
    $ j+ l7 P2 x0 b0 r+ W
  175.                   }& x7 E2 N+ o; C1 X$ W3 E
  176.                   return 1;
    $ s- T3 v8 H  i! ^/ \# h
  177.                   }//子程序Delta_O_H()结束
    3 K; Y& P1 x7 a) l
  178.                   /////////////////////////////////////////////////////
    6 f9 @5 s0 o) K6 M/ y1 M: z. B. O' L
  179.                   //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////
    ! g3 y# v6 ^+ h
  180.                   /////////////////////////////////////////////////////* W+ V3 @4 ?! `+ f
  181.                   Delta_H_I(int m,FILE* fp)! }' f4 K- b% J6 D. i! e/ a
  182.                   {
    8 }. P  l, G: e  X# P5 n: ^3 ^
  183.                   for (int j=0;j<HN;j++)\" S! t6 L7 e& |. U
  184.                     for (int i=0;i<IN;i++)
    + T6 ?% Q& H% o5 Y
  185. //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][i]);& W* V& y! R! A, Y0 u+ V/ i
  186.                   W[j][i]+=beta*e_err[j]*P[i];//隐层至输入层的权值调整
    0 V% z# f! d+ o5 M, _& X) R
  187.                   }, X4 ]3 w+ h2 g9 Y
  188.                   sita[j]+=beta*e_err[j];: R9 I, r6 e3 r
  189.                   }
    7 n8 t& C1 D3 V2 Q9 N& I
  190.                   return 1;
    1 `8 h/ S7 l3 j2 Y& ~8 k
  191.                   }//子程序Delta_H_I()结束
    , J# q( `  l' X% s9 c9 K
  192.                   /////////////////////////////////
    / i0 e/ v1 }, t+ _
  193.                   //N个样本的全局误差计算子程序////\" J2 b: r  _+ s4 b
  194.                   /////////////////////////////////
    5 E' M$ q5 [; m6 K8 n  @, r$ F
  195.                   double Err_Sum()6 d+ k( [$ `+ ~8 ]9 @3 l7 M$ G6 [
  196.                   {
    $ u# v, j( _' }% H  M; X
  197.                   double total_err=0;2 J3 _# f* Z4 I8 w! b) h2 Y: U( ]
  198.                   for (int m=0;m<N;m++)
      ]  k4 Q* v7 s; r
  199.                     total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差
    # a  t9 V) s( r* v
  200.                   }4 F  E2 M5 g: `
  201.                   return 1;1 ?8 P\" H+ l/ [1 r7 k0 Z
  202.                   }//子程序Err_sum()结束. r4 z( n+ [6 v2 x6 h( L
  203.                   /**********************/5 w* }# g% C; `4 |# L5 E
  204.                   /**程序入口,即主程序**/- m' _. z8 ]6 _4 z1 Q
  205.                   /**********************/& b, A7 H  r+ n7 l6 v
  206.                   main(): B& o0 h: m: m; _: k3 E9 K
  207.                   {
    6 m& G9 a6 E4 `2 R( n0 ]
  208.                   FILE *fp;$ A# w\" w9 j  a5 S
  209.                   double sum_err;
    # P& f$ A1 y- V# X
  210.                   int study;//训练次数; J$ J3 M% {* }3 y; F4 Z3 ~7 P
  211.                   if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)6 X8 t* Y# [' J) r+ S  C
  212.                   {. _9 K, [6 p3 n& B7 V* D& Z8 R0 _
  213.                   printf("不能创建bp.txt文件!\n");
    - q, o  N& t7 G  x
  214.                   exit(1);
    7 b. O! `+ {\" X0 F$ f% W0 {
  215.                   }3 l9 W/ p& ]- _6 s7 a
  216.                   cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";
    , W' B& ~! h% O' f% `6 F+ {
  217.                   cin>>alpha;' w9 w! Q  V, Z5 V\" c1 L3 W
  218.                   cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";
    ; `% _3 Y  x# F$ D7 t4 K
  219.                   cin>>beta;
    ! N# q* U# |  t. j
  220.                   int study=0; //学习次数: U4 `5 U. T0 s
  221.                   double Pre_error ; //预定误差
    % A# M6 V\" Z! O$ D( u) q
  222.                   cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";7 s$ H2 \1 o. N% V. k\" r
  223.                   cin>>Pre_error;
    8 z+ D8 \1 v* ]+ d* J& ]
  224.                   int Pre_times;0 F1 w& m9 v0 I\" _4 ?* x
  225.                   cout<<"请输入预定最大学习次数:Pre_times=\n";+ t* y\" D8 g( N. q, h
  226.                   cin>>Pre_times;' u* o/ K8 V% O, z
  227.                   cout<<"请输入学习样本数据\n";\" w! V- g1 ~9 M$ h5 j. F9 w3 Y7 U
  228.                   {4 ^4 U( g0 c6 `! m* _/ @3 V, `2 C' G
  229.                   for (int m=0;m<N;m++)7 C9 \) U0 ~) D, l! w6 m
  230.                     cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl;   Q) A) l$ g' o* D6 G* @* x
  231.                      for (int i=0;i<IN;i++)3 F% u# X! ]; I: x$ q4 k- }5 J
  232.                       cin>>Study_Data[m]->input[i];
    $ T2 O; G2 \4 b% C
  233.                   }) W+ U+ b) ^' Q& x; Q8 |7 ~
  234.                   {  3 s+ P5 }# l3 Y! B) K
  235.                   for (int m=0;m<N;m++)7 S1 c( P$ }# Z' g; {4 ]
  236.                    cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
    , C4 f\" d8 j2 v; j3 I3 h; |& i
  237.                     for (int k=0;k<ON;k++)
    4 E2 ~+ \' G# x; _& O, Y1 }
  238.                    cin>>Study_Data[m]->teach[k];
    , f/ E* E, ^$ w3 O, k. m
  239.                   }4 o( v) T5 R( U  ]
  240.                   initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1)
    + O; q7 u3 X. f% T: V
  241.                   do; Q8 @& X+ J6 l' c/ o8 h! h8 P! w
  242.                   {7 d0 j5 k2 x4 z6 r9 a
  243.                   ++study; ///???
    \" P3 v/ U4 l! Z% [* O5 F0 f
  244.                   for (int m=0;m<N;m++)
    0 @6 J5 s9 O' ~9 J3 [+ {. Z
  245.                   {( z+ {  O  S' D\" @6 N- K- z' Q' N
  246.                   input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
    - H$ r- q6 U* h- d1 r' f. ?
  247.                   input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
    : k# d0 d6 E5 Y
  248.                   H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)\" ^3 P+ `& @# t! p- \9 w
  249.                   O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
    - \2 ?\" ~( `/ Q\" H
  250.                   Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6)
    ( X2 ]\" Z, Y2 e4 l! s
  251.                   Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)+ l* C) \, p+ b! X- \
  252.                 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)8 {: l0 k. N5 y) N5 k- O
  253.                 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)
    ; r' k: R' j( |8 a
  254.                   } //全部样本训练完毕9 L, ^) t6 N0 }/ t$ o. y, ?+ u
  255.                   sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)
    ; @( U+ \: c8 _& k! A+ l
  256.                   {
    ; L& d2 l& @0 T# z) _\" i! I
  257.                   cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
    $ F, h. ?( {3 `. k8 K9 _3 O
  258.                   fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为:%f\n",study,sum_err);
    8 J. o4 o9 b6 r8 U3 ~# y5 j
  259.                   }
    % }- z3 _+ R* F$ u\" i
  260.                   while (sum_err > Pre_error)    //or(study: i! `\" }/ r) {
  261.                   { //N个样本全局误差小于预定误差否? 小于则退出 (11)
    ! d% i* M3 M# x6 s$ q, D
  262.             cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;2 Y7 y9 d; g* y& A
  263.        fprintf(fp,"网络已经学习了%d次,现在的全局误差为:%f\n",study,total_err);$ m6 H# I: l( e, M
  264.                   fclose(fp);5 Q! P  I( \( v$ Z( X5 _\" S
  265.                   }
    \" H9 e) V/ _5 `' G- Z- f+ _4 s
  266.                   char s;8 x6 B& Q# V5 c* _2 b1 P0 E
  267.                   cout<<"请随便输入一个字符,按回车退出程序!\n";
    % g$ z% C* G0 A7 U: ?) n* L
  268.                   cin>>s;& g/ E) m& x4 `. a; ~- b: w+ Z# ^
  269.                   return 1;! w& P* k: P/ v
  270.                   }\" p* a: a1 u! C  n
  271.                   
    6 ^- m; u  q- F
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