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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
    # E( G! b. k1 u( l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
    , f5 n4 C7 I% G6 O/ v' k, J8 x3 k, C6 E4 [+ s, w0 Y2 b
    09014502_d4Tt.png
    * O* e4 V0 ]1 S6 l) u- |& K0 e

    ; W+ Y4 t- Z4 f; N% }% E9 `( V  M& q* [
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;7 `+ U+ g, C5 y$ `) ^
    2. * r2 m! V# ]4 T, g  E+ p, l
    3. import java.io.File;5 b0 Q) w; _  \* k4 `  g
    4. import java.io.FileInputStream;
    5. ) s9 f5 E2 N% g/ H+ X
    6. import java.io.FileOutputStream;
    7. & Q\\" o/ X# u( }# K9 S+ u* v
    8. import java.io.IOException;3 |3 ^1 ~- j! [2 R
    9. import java.io.ObjectInputStream;
    10. ' ]5 o1 ^# X, O, X2 M
    11. import java.io.ObjectOutputStream;
    12. 1 d7 Z' g* U: `: u# b6 V0 H

    13. . c) h5 h5 ~! L! J/ D4 N
    14. public class BPFactory {
    15. + f2 E2 S# J6 Z& L# z7 u5 x4 A+ B
    16.         /**
    17. 1 @$ N9 ?7 Y9 Z
    18.          * BP神经网络元
    19. $ i8 H& e! e, g6 A- Y, d# k/ c
    20.          */0 ^- M, |. G: ~3 P2 G; c7 X- j
    21.         private static BP bp;
    22. ( }; e$ n2 P) _3 P# m6 k' w1 ?
    23.         - J5 E\\" h$ D6 B7 G$ N3 _
    24.         /**8 G, J\\" I. P. J2 M  v, U
    25.          * 初始化一个全新的bp神经网络6 s) v! C/ ]  L
    26.          * @param inputSize2 b  _+ L1 O; J$ V
    27.          * @param hiddenSize 4 y: s- F' }% N: V1 _
    28.          * @param outputSize
    29. & n& U4 ^  B% {2 h  W) o7 V& p\\" L
    30.          */' {2 Q7 |* S4 j) [6 {  S
    31.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
    32. . l/ e1 v5 F3 K' J5 G+ h0 b9 E  E
    33.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);, l2 f' C% Q, K) Q/ p9 {  x
    34.         }* }8 C) `1 N& x\\" u' K# W
    35.         \\" Q+ V, b- Y5 ]/ s
    36.         /**6 U* l+ c% D  N# O
    37.          * 从文件数据中读取bp神经网络& M8 ]( G7 T4 k9 H* N# Z( V. e
    38.          * @param file  \) C& A6 o& f5 ?
    39.          * @throws IOException
    40. ! H( g5 L2 u- K! }& W\\" B! m/ m
    41.          * @throws ClassNotFoundException* [; [3 _\\" ]! z/ [3 L
    42.          */
    43. 2 a- t1 g4 h8 Q8 n. u
    44.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
    45. & l: l) R. c- _! W\\" `5 x8 n5 R
    46.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
    47. 6 k8 k0 {+ Z\\" Q\\" S& t6 H* J  D
    48.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); ( \! r0 B$ n# _& D) v
    49.                 bp = (BP) si.readObject(); 5 {\\" E3 w5 [/ S/ d( H
    50.                 si.close();! {\\" U* C8 R4 p& k+ ~; f
    51.         }! e' \* B/ W1 W/ p4 Q: i0 p
    52.        
    53. 1 x+ L\\" c6 {4 a* D/ M# |
    54.         /**
    55. - J7 K3 L. s5 H  J8 y
    56.          * 将目前的神经网络储存在指定文件
    57. ; S4 e( e1 v9 I; Q
    58.          * @param file: b0 L& A- v1 N- v4 q; b
    59.          * @throws IOException. R! C/ F# T/ J  K
    60.          */
    61. % M* W8 A1 j) [8 R
    62.         public static void save(File file) throws IOException {
    63.   x# Y7 ]$ Y% `9 l, @/ [
    64.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);# _2 d/ K0 w% {: X) D0 K
    65.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
    66. ) P; Z$ x\\" m  a
    67.                 so.writeObject(bp);8 Y* _$ N; s- f3 w
    68.                 so.close();
    69. 7 T& H* Y\\" L+ r+ |* v' |
    70.         }
    71. 3 H$ A1 @( Y& w: t. u/ V
    72.        
    73. : O6 F4 X7 n  d4 O3 C2 K
    74.         /**
    75. \\" y) W7 Y  F! `+ F
    76.          * 训练BP神经网络
    77.   ?- P2 d, O* k/ l6 o
    78.          * @param trainData
    79. $ ~! Q8 U* m' x. d# q
    80.          * @param target. a- D% Z& N: w' D3 W# n
    81.          */
    82. ) `' ~; s$ g0 ~4 U. X8 M
    83.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {7 m4 d* n+ w( }, W
    84.                 bp.train(trainData, target);
    85. ; X, Q8 l\\" l* _
    86.         }
    87. 0 K1 ?+ [- [\\" B- b* \
    88.        
    89.   O9 Q+ _& N9 Z\\" i+ y- M) U
    90.         /**8 w* c# n, w( V# E
    91.          * 要求bp神经网络返回预测值
    92. 0 n9 v, a3 E% Z6 J$ j! K
    93.          * @param inData9 W8 U2 K; b. ~5 D
    94.          * @return2 N7 K/ d0 V2 v7 ]7 w  q5 S
    95.          */
    96. $ T6 y6 Z: M. m
    97.         public static double[] test(double[] inData) {. C# V/ @) W( K& R/ }( w
    98.                 return bp.test(inData);
    99. ( }; [* q7 o+ i
    100.         }
    101. 4 J5 x: _6 N2 u* j: `5 W
    102. }
    zan
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