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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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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;! P8 |; E0 I- E
\\" N' |2 _% }4 f* E% h: |( G
import java.io.File;
) c$ }2 \& l3 b: g6 Q' Y
import java.io.FileInputStream;1 ~0 N! T; b' H9 ~4 k+ i' ~
import java.io.FileOutputStream;8 M7 b. E0 p, ~6 F
import java.io.IOException;' o3 m, S; X0 n
import java.io.ObjectInputStream;
9 s' H( j! x- b5 X* O, p
import java.io.ObjectOutputStream;1 y' j% ]% H% z0 ]/ u( O. S' I
& e d) }. [\\" U. B; V
public class BPFactory {
+ w$ o r8 w) l6 |$ O
/**
3 b4 ` D( N; U1 z; w
* BP神经网络元
. `7 v, q( r4 t8 f4 e
*/
3 A# r( v$ q1 P2 _, p
private static BP bp;$ p\\" u4 Z& B% Z1 e- S
3 p7 O7 `9 P& U+ F5 X8 [) _
/**
+ {% ]6 S/ u- ^! u4 w9 a, @
* 初始化一个全新的bp神经网络
8 R; L4 J& U6 P4 d3 A3 s/ r
* @param inputSize. o2 J3 D( [3 t8 R
* @param hiddenSize 0 s6 w( t; ^/ D
* @param outputSize/ F5 l* M& ]; B A/ c A6 j p
*/- ~+ v( x2 @/ ~
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
: W# K! @' I& R' @! v$ ^
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);4 R* q% x3 {% e- m# |/ U
}1 m\\" E+ }, y. V& l% G; Y& Y4 u
+ B. x0 R5 b* V* o
/**
2 }! p& g! i0 h0 p
* 从文件数据中读取bp神经网络
* @param file
- P7 [* l8 |7 a. n
* @throws IOException
% c% o4 A) [$ K6 g' y- {* K
* @throws ClassNotFoundException
) M& i$ N$ s0 t c( ]0 w+ z
*/
7 U\\" N' N' V5 {: x
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {: _0 r; P4 q% T5 g
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
, D1 n2 ^1 `3 A) y( O4 G
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 2 y4 ^( x- U4 ]/ {: ~6 x4 {8 J
bp = (BP) si.readObject(); ( k/ G9 ^7 w- k+ L; R
si.close();
$ B2 m R& P- F! \6 s8 I; Z
}6 C; e. M7 ~& ^9 R' S0 [; K
. g\\" Z, ~\\" j# W! ~8 M
/**
# x% R3 F( ~\\" f! r
* 将目前的神经网络储存在指定文件8 g# G) p0 L% n\\" m
* @param file9 ~' m# d! i/ S2 k# F
* @throws IOException
/ X5 I, X7 w- U+ j$ O* u
*/
* D\\" Q+ ^6 s0 J) Y\\" D6 d. u: ^
public static void save(File file) throws IOException {$ t& h3 A/ n) V; P5 K' P+ N
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);/ b& K4 z7 S% r2 C) E$ v* b) h9 |; s. A
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
2 k) p! {, j8 h! k- h\\" m- s
so.writeObject(bp);& N; X* j: C# s2 U6 G
so.close();
* M# `$ `; Y& w! P
}
; ?( s; Q9 N8 w\\" M) k\\" Q- h
- w# _- H% _2 n, S5 c' J; j- @+ Y
/**
& X) H* H( Z a1 N1 t$ d
* 训练BP神经网络
\\" q7 Q: \5 \; O\\" N0 R( o( p! k8 N
* @param trainData! j( O3 H! Y0 j% g& [
* @param target$ ~' V\\" H# L$ l5 N9 J
*// L% W: h\\" y( G
public static void train(double[] trainData, double[] target) {. e. ~/ o& z% s! j\\" k
bp.train(trainData, target);
) {( A ^3 |3 N% r) H( M0 X( T
}
. ^& q8 ?1 N# G( n* N\\" H4 C
' M8 B2 S* O3 m: F% w ?
/**\\" m+ ~+ g3 c7 x7 _* y
* 要求bp神经网络返回预测值
% \* L g: {6 h
* @param inData# _+ ^% u) W1 _; y) x3 x/ k
* @return6 k9 q8 A6 w' ^& P0 i0 @
*/
% D4 w2 P' K, G3 v; @' m
public static double[] test(double[] inData) {# v+ x, H+ [/ O8 t( e
return bp.test(inData);) i$ Q+ k6 x5 a
}\\" @\\" R3 x! h7 ~( D# _
}

package ghost.writer.logic;! P8 |; E0 I- E

\\" N' |2 _% }4 f* E% h: |( G

import java.io.File; 
) c$ }2 \& l3 b: g6 Q' Y
import java.io.FileInputStream;1 ~0 N! T; b' H9 ~4 k+ i' ~

import java.io.FileOutputStream;8 M7 b. E0 p, ~6 F

import java.io.IOException;' o3 m, S; X0 n

import java.io.ObjectInputStream; 
9 s' H( j! x- b5 X* O, p
import java.io.ObjectOutputStream;1 y' j% ]% H% z0 ]/ u( O. S' I

& e  d) }. [\\" U. B; V
public class BPFactory { 
+ w$ o  r8 w) l6 |$ O
        /** 
3 b4 `  D( N; U1 z; w
         * BP神经网络元 
. `7 v, q( r4 t8 f4 e
         */ 
3 A# r( v$ q1 P2 _, p
        private static BP bp;$ p\\" u4 Z& B% Z1 e- S

3 p7 O7 `9 P& U+ F5 X8 [) _
        /** 
+ {% ]6 S/ u- ^! u4 w9 a, @
         * 初始化一个全新的bp神经网络 
8 R; L4 J& U6 P4 d3 A3 s/ r
         * @param inputSize. o2 J3 D( [3 t8 R

* @param hiddenSize 0 s6 w( t; ^/ D

* @param outputSize/ F5 l* M& ]; B  A/ c  A6 j  p

*/- ~+ v( x2 @/ ~

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
: W# K! @' I& R' @! v$ ^
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);4 R* q% x3 {% e- m# |/ U

}1 m\\" E+ }, y. V& l% G; Y& Y4 u

+ B. x0 R5 b* V* o
        /** 
2 }! p& g! i0 h0 p
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
- }) j7 W- O& F  g! m& Q, R6 X7 c  [+ _
         * @param file 
- P7 [* l8 |7 a. n
         * @throws IOException 
% c% o4 A) [$ K6 g' y- {* K
         * @throws ClassNotFoundException 
) M& i$ N$ s0 t  c( ]0 w+ z
         */ 
7 U\\" N' N' V5 {: x
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {: _0 r; P4 q% T5 g

FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
, D1 n2 ^1 `3 A) y( O4 G
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 2 y4 ^( x- U4 ]/ {: ~6 x4 {8 J

bp = (BP) si.readObject(); ( k/ G9 ^7 w- k+ L; R

si.close(); 
$ B2 m  R& P- F! \6 s8 I; Z
        }6 C; e. M7 ~& ^9 R' S0 [; K

. g\\" Z, ~\\" j# W! ~8 M

/** 
# x% R3 F( ~\\" f! r
         * 将目前的神经网络储存在指定文件8 g# G) p0 L% n\\" m

* @param file9 ~' m# d! i/ S2 k# F

* @throws IOException 
/ X5 I, X7 w- U+ j$ O* u
         */ 
* D\\" Q+ ^6 s0 J) Y\\" D6 d. u: ^
        public static void save(File file) throws IOException {$ t& h3 A/ n) V; P5 K' P+ N

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);/ b& K4 z7 S% r2 C) E$ v* b) h9 |; s. A

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); 
2 k) p! {, j8 h! k- h\\" m- s
                so.writeObject(bp);& N; X* j: C# s2 U6 G

so.close(); 
* M# `$ `; Y& w! P
        } 
; ?( s; Q9 N8 w\\" M) k\\" Q- h
        - w# _- H% _2 n, S5 c' J; j- @+ Y

/** 
& X) H* H( Z  a1 N1 t$ d
         * 训练BP神经网络 
\\" q7 Q: \5 \; O\\" N0 R( o( p! k8 N
         * @param trainData! j( O3 H! Y0 j% g& [

* @param target$ ~' V\\" H# L$ l5 N9 J

*// L% W: h\\" y( G

public static void train(double[] trainData, double[] target) {. e. ~/ o& z% s! j\\" k

bp.train(trainData, target); 
) {( A  ^3 |3 N% r) H( M0 X( T
        } 
. ^& q8 ?1 N# G( n* N\\" H4 C
        ' M8 B2 S* O3 m: F% w  ?

/**\\" m+ ~+ g3 c7 x7 _* y

* 要求bp神经网络返回预测值 
% \* L  g: {6 h
         * @param inData# _+ ^% u) W1 _; y) x3 x/ k

* @return6 k9 q8 A6 w' ^& P0 i0 @

*/ 
% D4 w2 P' K, G3 v; @' m
        public static double[] test(double[] inData) {# v+ x, H+ [/ O8 t( e

return bp.test(inData);) i$ Q+ k6 x5 a

}\\" @\\" R3 x! h7 ~( D# _

}

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