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BP神经网络学习机器演示

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TA的每日心情

	开心 2014-4-16 14:59

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1^#

发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |倒序浏览

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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
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

package ghost.writer.logic;7 {/ w\\" S\\" h- b4 @1 R3 W
2 y2 Q J! B( F0 H' d* }; d
import java.io.File;. |; Y! r. C; |$ V3 X8 M
import java.io.FileInputStream;\\" w5 j! P* X: q& u2 r# b0 w
import java.io.FileOutputStream;
\\" W, _/ L* h6 E4 C$ K/ b- h% H
import java.io.IOException;2 t7 h9 H( M3 q, N* d; \( I
import java.io.ObjectInputStream;: n& H* V\\" X% L; l% c
import java.io.ObjectOutputStream;
4 `9 v; N6 G6 M; K
0 ?6 v- S$ V) b9 i5 g/ {; Z1 E; s
public class BPFactory {1 i ^ C/ W7 i( `+ x0 ~
/**
* l! t' l9 T! C3 D) S
* BP神经网络元
6 v+ q+ X6 P1 ?/ a+ n b% C
*/& N1 z0 m0 i7 W4 H E
private static BP bp;
\\" k) o* m& u% f1 w- ]3 j; ~$ d
& X$ L7 L: H6 K% f! @
/**( P: x4 T- r7 J5 \: @3 u\\" d9 f
* 初始化一个全新的bp神经网络2 ?$ v# V4 d/ ^) p$ @
* @param inputSize
! Z( t6 O- E. ^5 c; K3 N
* @param hiddenSize
2 y! @+ k4 B! l- f, y1 j0 a1 c8 ?
* @param outputSize
' q1 }6 v, L, ?/ }# G5 S* x3 ]
*/
+ x n: m/ {+ H
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
9 {6 ]9 Z8 K; `) u0 H) s) e
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
# o5 j. l; y4 a# S\\" v6 } l
}
% p\\" i/ w$ q4 U$ _+ e
0 `0 b; i& ]: K$ M
/**
; ~& Z/ M9 L1 v* b' q
* 从文件数据中读取bp神经网络
7 M! p) U9 D) p8 T9 c
* @param file) O9 Q. i% Q3 g8 l
* @throws IOException
9 n4 ^0 n& N0 w9 A2 m2 Q4 G
* @throws ClassNotFoundException4 O9 U$ e! K0 X( B. N) N
*/
& Q( S& p4 }% e; b( f! F
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
f; \4 {+ W$ [! D
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
- w6 H% }7 P4 Q z. |; F
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
. m7 j1 }+ R: _; J' Z# S
bp = (BP) si.readObject();
5 y$ p4 X9 i1 d/ X' _+ e
si.close();
+ s ?+ p9 P! H% y
}, [5 d' q\\" T+ D8 Q! F
5 @7 o\\" F3 A) ~* I( H0 \
/**
: M) L\\" w% i6 c
* 将目前的神经网络储存在指定文件
% r9 A5 T3 b; ^# |9 y. r
* @param file
! k& B$ \; n% E\\" B
* @throws IOException& {4 {$ U) [! h\\" R. d
*/1 M8 i5 G/ y+ }; O8 H! e9 ~
public static void save(File file) throws IOException {
( L5 f& ]$ U1 M4 B& B4 g. D
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);, A5 z( j) R& n, V
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
8 H# `2 D0 v7 v- K8 B$ p- }9 O
so.writeObject(bp);0 p, t* [& L; k3 d& _
so.close();
' T @+ m. @3 t$ ]$ `8 @
}5 T5 a% L\\" w& m$ Q+ R' \- Z2 F3 d
/ [$ _- J! A9 L% _% t
/**+ c# L: M; V9 v4 F3 X4 `# s\\" }
* 训练BP神经网络
! l7 {8 y9 p( _* h/ K+ d
* @param trainData! k- r: z, j& A\\" [- s0 q
* @param target9 I: ` q\\" K2 M. B/ h, ?
*/- O% }& M9 Z1 l) J+ v; k( T
public static void train(double[] trainData, double[] target) {- B* `9 n( X$ t; k
bp.train(trainData, target);
$ z3 e; m5 T ?% u# P+ W
}( F. |9 L7 ~2 E2 N\\" c1 i: @2 l7 t
2 K; F& B, H0 J4 ~% k
/**
6 s( q\\" o- l& f! ?
* 要求bp神经网络返回预测值$ g; w# s2 |. f+ G\\" r$ B- ]( L; ]
* @param inData
( G$ `% n6 K5 E8 A3 U$ l0 j+ `2 F
* @return; R' F+ v( A8 D; d
*/0 }/ I\\" E\\" @9 j. l
public static double[] test(double[] inData) {
' i0 g, f5 c6 U* l\\" v: P
return bp.test(inData);
- Z: f, X$ ^* Y0 \; p+ [5 ^9 t
}# ^9 d0 ?9 x e2 }
}

package ghost.writer.logic;7 {/ w\\" S\\" h- b4 @1 R3 W

2 y2 Q  J! B( F0 H' d* }; d
import java.io.File;. |; Y! r. C; |$ V3 X8 M

import java.io.FileInputStream;\\" w5 j! P* X: q& u2 r# b0 w

import java.io.FileOutputStream; 
\\" W, _/ L* h6 E4 C$ K/ b- h% H
import java.io.IOException;2 t7 h9 H( M3 q, N* d; \( I

import java.io.ObjectInputStream;: n& H* V\\" X% L; l% c

import java.io.ObjectOutputStream; 
4 `9 v; N6 G6 M; K
0 ?6 v- S$ V) b9 i5 g/ {; Z1 E; s

public class BPFactory {1 i  ^  C/ W7 i( `+ x0 ~

/** 
* l! t' l9 T! C3 D) S
         * BP神经网络元 
6 v+ q+ X6 P1 ?/ a+ n  b% C
         */& N1 z0 m0 i7 W4 H  E

private static BP bp; 
\\" k) o* m& u% f1 w- ]3 j; ~$ d
        
& X$ L7 L: H6 K% f! @
        /**( P: x4 T- r7 J5 \: @3 u\\" d9 f

* 初始化一个全新的bp神经网络2 ?$ v# V4 d/ ^) p$ @

* @param inputSize 
! Z( t6 O- E. ^5 c; K3 N
         * @param hiddenSize 
2 y! @+ k4 B! l- f, y1 j0 a1 c8 ?
         * @param outputSize 
' q1 }6 v, L, ?/ }# G5 S* x3 ]
         */ 
+ x  n: m/ {+ H
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
9 {6 ]9 Z8 K; `) u0 H) s) e
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
# o5 j. l; y4 a# S\\" v6 }  l
        } 
% p\\" i/ w$ q4 U$ _+ e
        0 `0 b; i& ]: K$ M

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; ~& Z/ M9 L1 v* b' q
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
7 M! p) U9 D) p8 T9 c
         * @param file) O9 Q. i% Q3 g8 l

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         * @throws ClassNotFoundException4 O9 U$ e! K0 X( B. N) N

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& Q( S& p4 }% e; b( f! F
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
  f; \4 {+ W$ [! D
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
- w6 H% }7 P4 Q  z. |; F
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 
. m7 j1 }+ R: _; J' Z# S
                bp = (BP) si.readObject(); 
5 y$ p4 X9 i1 d/ X' _+ e
                si.close(); 
+ s  ?+ p9 P! H% y
        }, [5 d' q\\" T+ D8 Q! F

5 @7 o\\" F3 A) ~* I( H0 \

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: M) L\\" w% i6 c
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         * @throws IOException& {4 {$ U) [! h\\" R. d

*/1 M8 i5 G/ y+ }; O8 H! e9 ~

public static void save(File file) throws IOException { 
( L5 f& ]$ U1 M4 B& B4 g. D
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);, A5 z( j) R& n, V

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); 
8 H# `2 D0 v7 v- K8 B$ p- }9 O
                so.writeObject(bp);0 p, t* [& L; k3 d& _

so.close(); 
' T  @+ m. @3 t$ ]$ `8 @
        }5 T5 a% L\\" w& m$ Q+ R' \- Z2 F3 d

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        /**+ c# L: M; V9 v4 F3 X4 `# s\\" }

* 训练BP神经网络 
! l7 {8 y9 p( _* h/ K+ d
         * @param trainData! k- r: z, j& A\\" [- s0 q

* @param target9 I: `  q\\" K2 M. B/ h, ?

*/- O% }& M9 Z1 l) J+ v; k( T

public static void train(double[] trainData, double[] target) {- B* `9 n( X$ t; k

bp.train(trainData, target); 
$ z3 e; m5 T  ?% u# P+ W
        }( F. |9 L7 ~2 E2 N\\" c1 i: @2 l7 t

2 K; F& B, H0 J4 ~% k
        /** 
6 s( q\\" o- l& f! ?
         * 要求bp神经网络返回预测值$ g; w# s2 |. f+ G\\" r$ B- ]( L; ]

* @param inData 
( G$ `% n6 K5 E8 A3 U$ l0 j+ `2 F
         * @return; R' F+ v( A8 D; d

*/0 }/ I\\" E\\" @9 j. l

public static double[] test(double[] inData) { 
' i0 g, f5 c6 U* l\\" v: P
                return bp.test(inData); 
- Z: f, X$ ^* Y0 \; p+ [5 ^9 t
        }# ^9 d0 ?9 x  e2 }

}

zan

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