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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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[LV.2]偶尔看看I

自我介绍: 新者上路

电梯直达

1^#

发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

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;
# K0 _ y9 ~\\" t7 F7 _
3 G6 ]- _6 Q\\" g# D7 G8 `0 V: y
import java.io.File;
: y8 \% \9 R3 n5 p) r
import java.io.FileInputStream;5 x. {4 h$ I- v9 o
import java.io.FileOutputStream;
4 W' ^2 t% P\\" d! W- x% A
import java.io.IOException;# Z. Z4 Z) ^2 ]/ L1 z' S* D
import java.io.ObjectInputStream;
% g1 l( {9 e* u! ?
import java.io.ObjectOutputStream;
# `+ u3 M( ?5 ~
\\" x% c$ S- A$ P ?' R7 E7 |$ t! d
public class BPFactory {
; x4 Q6 y: N1 y4 M8 p2 D* ~
/**
' I% |9 g- R4 a6 j0 q; ~
* BP神经网络元
+ B; O& Y# D% h) y- K- ^
*/
! i \6 M/ h# J& o4 j- t; m
private static BP bp;
1 {2 U$ S/ p8 R, o% Q. D
\\" W |* _9 ]& N$ e
/**( J# N! f l& m
* 初始化一个全新的bp神经网络+ ?% W$ e9 u1 _7 z. n
* @param inputSize# l* w$ F K& G0 Z# w7 b+ ^) Q
* @param hiddenSize
- d( ~$ Q( X& Z) C+ L. q3 K
* @param outputSize. n# r' q; q0 ~) u7 F: k
*/
3 ~- X. N# D1 K9 h% ?( A
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {; m2 t+ P# I( C' t; h @
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
! L) O6 J( h- e, k\\" z& Q
}
8 q) w$ s- _\\" T: {1 ]: [
/**6 l. t0 a3 w+ P: h: p2 r; K% \
* 从文件数据中读取bp神经网络# C, |$ j# D* c: m/ p% R! l2 s
* @param file
\\" S0 k4 q* g+ ]8 F. z# G( t9 _
* @throws IOException
, s' }3 W# P' f% i3 w7 i- y
* @throws ClassNotFoundException: |- ?8 ~7 n\\" ]8 ?
*/7 Y0 U5 c* s5 o% j
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {4 ^4 E# G\\" y. I0 h* x- v6 c4 F; n
FileInputStream fi = new FileInputStream(file); x* z( l2 |! O1 E
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); ( w1 K; d3 n0 m: ~ A8 ]/ C
bp = (BP) si.readObject();
! m. T\\" c% W4 i* ~+ i9 m/ C
si.close();
3 o: u$ Y0 M O% L
}
! u* W& T8 ]\\" \* P4 @$ {* _3 p
, O, v+ Z7 R2 w8 @( h9 j$ t# N
/**) a9 d0 u% m0 L% m1 F) K, Q
* 将目前的神经网络储存在指定文件
6 X3 B3 r\\" S) M/ \; P( a1 P
* @param file! V4 Y* n5 C( _8 k9 `7 y
* @throws IOException8 t. a w6 J3 p h/ [
*/
# f+ M: N) X, K# V) S
public static void save(File file) throws IOException {# \+ @/ X; K* B8 b. _: f8 T
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);8 I) {7 d( M% R* I\\" `& t C. G Z2 F\\" v: A) o
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); }- p/ C& D* t. `
so.writeObject(bp);8 |* j; C7 ^( V\\" H% o6 G
so.close();: }# y4 p- T% w0 D8 |) y; a7 ]
}) x8 a9 O4 F\\" }/ M; b4 h\\" m
( d. ~- u\\" l0 |/ p* [; W
/**
0 I* o8 e3 q2 \! k\\" V0 @. b
* 训练BP神经网络2 d\\" ?3 s5 S' T, D; M% p! d5 s
* @param trainData+ v9 q/ J* Y! w8 G
* @param target
3 V$ U0 q# U# D/ i
*/& b4 ^( D# \; {# p
public static void train(double[] trainData, double[] target) {
! f0 H/ |$ ~& P. @: c
bp.train(trainData, target);
/ J' ~: ~5 J) L; J- A* c4 |& c
}/ b( W* ?4 e1 _. q. {
# Q7 Q: @: B\\" B+ }
/**% i2 S: _* r, K& u
* 要求bp神经网络返回预测值
2 [7 c9 V1 I\\" z, T% ~7 [, l
* @param inData
/ ]3 @+ O0 ~6 N) d
* @return* s1 c1 a% V$ G, F6 d\\" B0 v
*/1 g% o1 b# B$ R% ~) \ }6 L
public static double[] test(double[] inData) {. m- w) p! B3 A; \ n5 L! x
return bp.test(inData);. Y6 x. L8 `4 c/ h9 s0 u
}
* Y6 E% L4 t/ ?3 s4 Z; ]
}

package ghost.writer.logic; 
# K0 _  y9 ~\\" t7 F7 _
 
3 G6 ]- _6 Q\\" g# D7 G8 `0 V: y
import java.io.File; 
: y8 \% \9 R3 n5 p) r
import java.io.FileInputStream;5 x. {4 h$ I- v9 o

import java.io.FileOutputStream; 
4 W' ^2 t% P\\" d! W- x% A
import java.io.IOException;# Z. Z4 Z) ^2 ]/ L1 z' S* D

import java.io.ObjectInputStream; 
% g1 l( {9 e* u! ?
import java.io.ObjectOutputStream; 
# `+ u3 M( ?5 ~
 
\\" x% c$ S- A$ P  ?' R7 E7 |$ t! d
public class BPFactory { 
; x4 Q6 y: N1 y4 M8 p2 D* ~
        /** 
' I% |9 g- R4 a6 j0 q; ~
         * BP神经网络元 
+ B; O& Y# D% h) y- K- ^
         */ 
! i  \6 M/ h# J& o4 j- t; m
        private static BP bp; 
1 {2 U$ S/ p8 R, o% Q. D
        \\" W  |* _9 ]& N$ e

/**( J# N! f  l& m

* 初始化一个全新的bp神经网络+ ?% W$ e9 u1 _7 z. n

* @param inputSize# l* w$ F  K& G0 Z# w7 b+ ^) Q

* @param hiddenSize 
- d( ~$ Q( X& Z) C+ L. q3 K
         * @param outputSize. n# r' q; q0 ~) u7 F: k

*/ 
3 ~- X. N# D1 K9 h% ?( A
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {; m2 t+ P# I( C' t; h  @

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
! L) O6 J( h- e, k\\" z& Q
        } 
8 q) w$ s- _\\" T: {1 ]: [
        
6 Y4 p( Q* J# h3 i- P\\" d  r/ J- u9 C
        /**6 l. t0 a3 w+ P: h: p2 r; K% \

* 从文件数据中读取bp神经网络# C, |$ j# D* c: m/ p% R! l2 s

* @param file 
\\" S0 k4 q* g+ ]8 F. z# G( t9 _
         * @throws IOException 
, s' }3 W# P' f% i3 w7 i- y
         * @throws ClassNotFoundException: |- ?8 ~7 n\\" ]8 ?

*/7 Y0 U5 c* s5 o% j

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {4 ^4 E# G\\" y. I0 h* x- v6 c4 F; n

FileInputStream fi = new FileInputStream(file);  x* z( l2 |! O1 E

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); ( w1 K; d3 n0 m: ~  A8 ]/ C

bp = (BP) si.readObject(); 
! m. T\\" c% W4 i* ~+ i9 m/ C
                si.close(); 
3 o: u$ Y0 M  O% L
        } 
! u* W& T8 ]\\" \* P4 @$ {* _3 p
        , O, v+ Z7 R2 w8 @( h9 j$ t# N

/**) a9 d0 u% m0 L% m1 F) K, Q

* 将目前的神经网络储存在指定文件 
6 X3 B3 r\\" S) M/ \; P( a1 P
         * @param file! V4 Y* n5 C( _8 k9 `7 y

* @throws IOException8 t. a  w6 J3 p  h/ [

*/ 
# f+ M: N) X, K# V) S
        public static void save(File file) throws IOException {# \+ @/ X; K* B8 b. _: f8 T

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);8 I) {7 d( M% R* I\\" `& t  C. G  Z2 F\\" v: A) o

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);  }- p/ C& D* t. `

so.writeObject(bp);8 |* j; C7 ^( V\\" H% o6 G

so.close();: }# y4 p- T% w0 D8 |) y; a7 ]

}) x8 a9 O4 F\\" }/ M; b4 h\\" m

( d. ~- u\\" l0 |/ p* [; W

/** 
0 I* o8 e3 q2 \! k\\" V0 @. b
         * 训练BP神经网络2 d\\" ?3 s5 S' T, D; M% p! d5 s

* @param trainData+ v9 q/ J* Y! w8 G

* @param target 
3 V$ U0 q# U# D/ i
         */& b4 ^( D# \; {# p

public static void train(double[] trainData, double[] target) { 
! f0 H/ |$ ~& P. @: c
                bp.train(trainData, target); 
/ J' ~: ~5 J) L; J- A* c4 |& c
        }/ b( W* ?4 e1 _. q. {

# Q7 Q: @: B\\" B+ }

/**% i2 S: _* r, K& u

* 要求bp神经网络返回预测值 
2 [7 c9 V1 I\\" z, T% ~7 [, l
         * @param inData 
/ ]3 @+ O0 ~6 N) d
         * @return* s1 c1 a% V$ G, F6 d\\" B0 v

*/1 g% o1 b# B$ R% ~) \  }6 L

public static double[] test(double[] inData) {. m- w) p! B3 A; \  n5 L! x

return bp.test(inData);. Y6 x. L8 `4 c/ h9 s0 u

} 
* Y6 E% L4 t/ ?3 s4 Z; ]
}

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