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BP神经网络学习机器演示

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    [LV.2]偶尔看看I

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    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 + X" S! b, c* A0 e: U7 b8 Y$ E
    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
    8 q! K. w* S0 z2 c0 D9 X! M2 g8 t& }
    09014502_d4Tt.png

    ( |7 |5 L+ e0 g" B( N. [: m  D( q4 C' Z* Y/ W& z2 |
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;! P8 |; E0 I- E
    2. \\" N' |2 _% }4 f* E% h: |( G
    3. import java.io.File;
    4. ) c$ }2 \& l3 b: g6 Q' Y
    5. import java.io.FileInputStream;1 ~0 N! T; b' H9 ~4 k+ i' ~
    6. import java.io.FileOutputStream;8 M7 b. E0 p, ~6 F
    7. import java.io.IOException;' o3 m, S; X0 n
    8. import java.io.ObjectInputStream;
    9. 9 s' H( j! x- b5 X* O, p
    10. import java.io.ObjectOutputStream;1 y' j% ]% H% z0 ]/ u( O. S' I

    11. & e  d) }. [\\" U. B; V
    12. public class BPFactory {
    13. + w$ o  r8 w) l6 |$ O
    14.         /**
    15. 3 b4 `  D( N; U1 z; w
    16.          * BP神经网络元
    17. . `7 v, q( r4 t8 f4 e
    18.          */
    19. 3 A# r( v$ q1 P2 _, p
    20.         private static BP bp;$ p\\" u4 Z& B% Z1 e- S
    21.        
    22. 3 p7 O7 `9 P& U+ F5 X8 [) _
    23.         /**
    24. + {% ]6 S/ u- ^! u4 w9 a, @
    25.          * 初始化一个全新的bp神经网络
    26. 8 R; L4 J& U6 P4 d3 A3 s/ r
    27.          * @param inputSize. o2 J3 D( [3 t8 R
    28.          * @param hiddenSize 0 s6 w( t; ^/ D
    29.          * @param outputSize/ F5 l* M& ]; B  A/ c  A6 j  p
    30.          */- ~+ v( x2 @/ ~
    31.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
    32. : W# K! @' I& R' @! v$ ^
    33.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);4 R* q% x3 {% e- m# |/ U
    34.         }1 m\\" E+ }, y. V& l% G; Y& Y4 u
    35.        
    36. + B. x0 R5 b* V* o
    37.         /**
    38. 2 }! p& g! i0 h0 p
    39.          * 从文件数据中读取bp神经网络
    40. - }) j7 W- O& F  g! m& Q, R6 X7 c  [+ _
    41.          * @param file
    42. - P7 [* l8 |7 a. n
    43.          * @throws IOException
    44. % c% o4 A) [$ K6 g' y- {* K
    45.          * @throws ClassNotFoundException
    46. ) M& i$ N$ s0 t  c( ]0 w+ z
    47.          */
    48. 7 U\\" N' N' V5 {: x
    49.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {: _0 r; P4 q% T5 g
    50.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
    51. , D1 n2 ^1 `3 A) y( O4 G
    52.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 2 y4 ^( x- U4 ]/ {: ~6 x4 {8 J
    53.                 bp = (BP) si.readObject(); ( k/ G9 ^7 w- k+ L; R
    54.                 si.close();
    55. $ B2 m  R& P- F! \6 s8 I; Z
    56.         }6 C; e. M7 ~& ^9 R' S0 [; K
    57.         . g\\" Z, ~\\" j# W! ~8 M
    58.         /**
    59. # x% R3 F( ~\\" f! r
    60.          * 将目前的神经网络储存在指定文件8 g# G) p0 L% n\\" m
    61.          * @param file9 ~' m# d! i/ S2 k# F
    62.          * @throws IOException
    63. / X5 I, X7 w- U+ j$ O* u
    64.          */
    65. * D\\" Q+ ^6 s0 J) Y\\" D6 d. u: ^
    66.         public static void save(File file) throws IOException {$ t& h3 A/ n) V; P5 K' P+ N
    67.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);/ b& K4 z7 S% r2 C) E$ v* b) h9 |; s. A
    68.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
    69. 2 k) p! {, j8 h! k- h\\" m- s
    70.                 so.writeObject(bp);& N; X* j: C# s2 U6 G
    71.                 so.close();
    72. * M# `$ `; Y& w! P
    73.         }
    74. ; ?( s; Q9 N8 w\\" M) k\\" Q- h
    75.         - w# _- H% _2 n, S5 c' J; j- @+ Y
    76.         /**
    77. & X) H* H( Z  a1 N1 t$ d
    78.          * 训练BP神经网络
    79. \\" q7 Q: \5 \; O\\" N0 R( o( p! k8 N
    80.          * @param trainData! j( O3 H! Y0 j% g& [
    81.          * @param target$ ~' V\\" H# L$ l5 N9 J
    82.          *// L% W: h\\" y( G
    83.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {. e. ~/ o& z% s! j\\" k
    84.                 bp.train(trainData, target);
    85. ) {( A  ^3 |3 N% r) H( M0 X( T
    86.         }
    87. . ^& q8 ?1 N# G( n* N\\" H4 C
    88.         ' M8 B2 S* O3 m: F% w  ?
    89.         /**\\" m+ ~+ g3 c7 x7 _* y
    90.          * 要求bp神经网络返回预测值
    91. % \* L  g: {6 h
    92.          * @param inData# _+ ^% u) W1 _; y) x3 x/ k
    93.          * @return6 k9 q8 A6 w' ^& P0 i0 @
    94.          */
    95. % D4 w2 P' K, G3 v; @' m
    96.         public static double[] test(double[] inData) {# v+ x, H+ [/ O8 t( e
    97.                 return bp.test(inData);) i$ Q+ k6 x5 a
    98.         }\\" @\\" R3 x! h7 ~( D# _
    99. }
    zan
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