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发表于 2004-12-15 21:18 |只看该作者 |倒序浏览

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#include "iostream.h" / x H/ O9 A! z! P #include "iomanip.h"" ?7 o8 `+ S: u# F, P& M9 E" f #define N 20 //学习样本个数& b) s7 ?; g% I; x, E #define IN 1 //输入层神经元数目4 t: `& W& J: ^; f) S. V+ b, D #define HN 8 //隐层神经元数目7 n x- P/ w4 x, @6 d #define ON 1 //输出层神经元数目4 G I/ z% ^! L: g, g3 u+ e double P[IN]; //单个样本输入数据9 e3 X( @- Q! P; P double T[ON]; //单个样本教师数据5 I+ M% c# c2 p double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值9 l) P# B( S4 w, ?5 }+ } A0 S6 i" M double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值 * p% d% k$ p1 x1 a/ j double X[HN]; //隐层的输入 8 t0 _, B% Q. d0 W7 @9 @7 a; \ double Y[ON]; //输出层的输入7 O1 q% z0 |# g' o, l5 C8 L3 f4 ] double H[HN]; //隐层的输出 + `$ @9 t; `+ @8 S0 w) g8 e. E double O[ON]; //输出层的输出 ) `! v" e! r" M3 f- S4 {/ {; E* i4 E2 V double sita[HN]; //隐层的阈值 i) s' G0 b/ q8 i5 V double gama[ON]; //输出层的阈值' k, n% | F6 Y0 C2 | double err_m[N]; //第m个样本的总误差/ N% Y' q! @6 A; B: Y& x' M1 [ double alpha; //输出层至隐层的学习效率/ v6 W# {$ A( k' [ H3 @4 Y! `& e2 v' s double beta; //隐层至输入层学习效率 " ]6 U1 B# k, `1 A! u. R //定义一个放学习样本的结构+ p) \+ R [, X+ i struct { / o0 Q* X2 C+ D+ n* C; C double input[IN];' B+ W$ X' j5 }1 ~ double teach[ON]; 5 q: H/ Y2 j; w/ C }Study_Data[N][IN]; s1 i2 V. J- f, o# ]1 v ) u7 g3 b" ?) O4 q /////////////////////////// + m: E3 _6 y5 I7 F- ~! C( E //初始化权、阈值子程序///// * @$ o' T$ ~9 C2 k1 z7 l ///////////////////////////# Y4 k. t3 v8 q* ]5 r initial()4 R6 B$ ~4 T/ K; @6 m! m { # O& Q! v# Z9 ? float sgn; x& P- D( S# R8 q, x float rnd; " c, b1 p& H2 C4 j# G int i,j;: |6 [$ v, d( _3 A# B( A$ } //隐层权、阈值初始化//! A4 k# [& f: M( n# n; o7 U { 0 Q' F' N9 x; h* m2 E //sgn=pow((-1),random(100)); ; i# V" y7 r6 [; j% G sgn=rand();1 \0 F* ?: s( l# s rnd=sgn*(rand()%100); 3 J2 f( {, G! i! m# a5 r3 P W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。1 A s1 G0 v* ?6 h, b2 |& Z+ g }9 y; a. g; z1 \9 P3 M" e- A& S+ I. _ //randomize(); $ J. \9 c/ a6 D4 ? c- g {- ^5 o m5 N, J2 r- | //sgn=pow((-1),random(1000)); * L4 p: |) x1 E/ e/ N9 H sgn=rand(); # V! Q7 _$ B" @0 y$ i* z. ~8 q rnd=sgn*(rand()%1000); 3 a# J4 ]( D/ ]/ T: H3 j sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化 2 `. X% b5 h1 F7 q cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;5 s; h+ u. e. \5 B8 a } $ I; u* f! d U //输出层权、阈值初始化//9 y* u8 D; N$ | _: [. \ //randomize();% i1 R# M' q+ i" b5 X for (int k=0;k<ON;k++)' `/ i: Z3 B6 w& ]9 P6 Q for (int j=0;j<HN;j++) . A) W- p* k! N: B, e {) B2 H7 N+ w Z& e4 v //sgn=pow((-1),random(1000)); " u1 T/ s! X# O Q. t6 l0 m7 z sgn=rand();# x+ `" G7 n8 \: @ rnd=sgn*(rand()%1000);! c" {+ ~/ H- X1 d V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化" t4 [" u" w( k$ R. t N }4 T/ b2 Q, _% {- y' n9 J9 H //randomize();8 L9 }! q& Y+ Y% k; a7 D2 h1 [ { 7 ?3 N+ h+ U, X //sgn=pow((-1),random(10)); 5 X t5 w; g- Z0 B! t sgn=rand();, v" F6 w( O, N1 z rnd=sgn*(rand()%10); ' r" |; `% q- A- q5 [' l5 e gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化$ `) X9 I5 H' Q8 R$ ? cout<<"gama[k]"<<endl; ' X1 K0 u8 T4 M! X: a8 u } % o% I# {4 Z# M; o, \, k return 1; + A7 D; @4 @ U9 Q% U / E0 F, p9 A! Y8 |, q+ _ }//子程序initial()结束

7 S1 b5 a% h, ?( B6 G3 R$ d' E" r
////////////////////////////////1 ?8 l/ @( Q' ~4 P, `' z. L) ^ ////第m个学习样本输入子程序///$ ?( g2 v5 U6 d" `; N( L ///////////////////////////////4 `3 Y4 M" u' Q2 D, }$ O2 F7 e input_P(int m) 4 D7 }3 p1 V6 `/ w, N {# s4 G6 D: V4 h" e2 H, r, l for (int i=0;i<IN;i++)# K4 }4 a' V k" B# ~5 x* N5 e7 l7 Y P=Study_Data[m]->input;+ D- H$ s3 i( t6 t* {& N //获得第m个样本的数据# B& Z4 }$ {- H w$ l //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入： # x; ]4 X2 ]8 U; s //P[%d]=%f\n",m,P); / e- M" q; o$ h7 M2 e return 1; 5 x2 H$ _1 e; C- @$ `* S }//子程序input_P(m）结束 . \6 i! z/ u; ]1 \! A ///////////////////////////// + g' O* N8 D) {0 P& ~ ////第m个样本教师信号子程序// ; i/ h: v; `! p /////////////////////////////# H; F3 [+ F8 y8 y input_T(int m) \: F1 e0 E7 K) A0 Z8 y { , Z& ~( I1 ?3 l) V for (int k=0;k<m;k++) & v' T- e, w( t( [ j' B T[k]=Study_Data[m]->teach[k]; 3 _+ z' H# z$ O5 o6 D2 t //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[% d] =%f\n",m,T[k]); 7 b: |5 ^) M. p/ w/ m& a return 1;& y/ ]2 R4 s. r3 z7 ` }//子程序input_T(m)结束 % e) \' W, e i! n /////////////////////////////////) k4 z% o5 m# b, Q& g E //隐层各单元输入、输出值子程序/// 5 q, d$ H. P" J1 n5 }. T3 a /////////////////////////////////4 B2 f9 u0 c; B$ K& C6 Q$ J" \# x7 ~* P H_I_O(){ & {5 I" D0 A5 x double sigma;) K% m* L0 s% Z _3 H7 e; y7 v int i,j; 9 O* V, l; H1 J/ w2 T; ^ for (j=0;j<HN;j++)8 E0 g. L5 H d: v* u sigma=0.0;+ o8 j9 W* C5 k for (i=0;i<IN;i++) 9 t7 o7 Q6 Q+ S; Z! b sigma+=W[j]*P;//求隐层内积0 I1 H2 i- I a- {7 e4 [$ U" C6 C } # H' X' H2 X8 O. } X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入% \# ]3 E/ g, |8 s- {, v H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出0 ~- u. Z: q0 B# M: z& p }1 U$ R3 d C8 V' Q( k3 ? return 1;- q3 m; a8 r- l/ O9 \ }//子程序H_I_O()结束 . G- e; h- }& ]3 c4 I7 `% P /////////////////////////////////// 8 k5 o, v5 ?; A8 D5 E# f1 [6 K" b //输出层各单元输入、输出值子程序/// 1 `4 P \4 R! N5 j. o9 ` /////////////////////////////////// 3 a/ d7 T( y+ Q& X( l! I O_I_O()* }( n& g x+ a+ n; x { Y% l8 t/ V8 m: G double sigma;- K( U5 u" ~, s1 K! W& H for (int k=0;k<ON;k++) + j2 J& a; v) V0 P+ T( e( U- s sigma=0.0;. @' o7 C$ p' Z" | for (int j=0;j<HN;j++) 0 M: z9 s3 A7 R6 N sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积& B% V% P1 H- z; T9 X7 _/ w9 e- e }/ J1 A/ C$ ~) v5 v Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入 6 W5 N r5 c3 W) B+ d- A O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 9 e2 z' g1 h7 G. m! ? } 6 I c8 u8 Y5 s. W# U( _2 G A return 1; Y0 o9 B( x; m0 \; A$ C }//子程序O_I_O()结束$ r3 ?3 y! S& D4 l //////////////////////////////////// % O& q& l0 {8 [7 z6 \ //输出层至隐层的一般化误差子程序////1 N3 x% [* n) q) w/ F0 Z: P/ G' l% x //////////////////////////////////// : U# z4 l& K! k1 @$ e double d_err[ON];: ]) Z4 `3 ]# h& [2 o Err_O_H(int m); x5 S% M& W: M' h& Q$ I {$ @9 M6 X7 U5 c3 O* y double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的' b. W) q. x+ L4 s0 ^" l double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的 8 X/ m7 T r% v+ y //for (int output=0;output<ON;output++) //output??? 7 {# [' s) L- l for (int k=0;k<ON;k++)4 M$ N9 I+ N# c1 n- f3 g4 { abs_err[k]=T[k]-O[k];2 w9 f& F- E. J0 [ //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差3 ^$ A7 [' p! p: t8 i sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差 9 d- I' a+ N! [) [ d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);//d_err[k]输出层各神经元的一般化误差 * I5 l7 ~! M* U } . A1 N# O! e* M$ J3 q3 E: @ err_m[m]=sqr_err/2;//第m个样本下输出层的平方误差/2=第m个样本的均方误差% N- I1 h! v, ^, i return 1; ( s' J+ }0 H4 a8 l5 h% y2 w }//子程序Err_O_H(m)结束- @! W) u) |1 |; x3 E //////////////////////////////////// * K" P8 b, ?6 f* x8 {$ { //隐层至输入层的一般化误差子程序////" v+ Q+ j/ d5 f% W1 K //////////////////////////////////// , ^# k! Y6 m a) i# c; b. s- n double e_err[HN]; 2 C* f: H# t1 B: g9 r2 b Err_H_I(){" {* g; u) K+ {8 }) q* n8 O) G double sigma; - j4 B( d. c/ Q: O2 |* U //for (int hidden=0;hidden% M( E9 j0 U" m B8 b for (int j=0;j<HN;j++) - I- c! f8 ^9 \' i8 `' G sigma=0.0; 3 {# b+ T5 {6 |& S1 M' _ for (int k=0;k<ON;k++) 9 ]$ Z' h0 P" d' N; K2 n( H- R- t sigma=d_err[k]*V[k][j]; 5 W4 s' C/ o3 J4 V } + a3 y/ N9 k5 T7 J. o0 Y- s e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差! N, p" I4 Y7 x" U }! j4 l4 D' Z$ P+ D0 | return 1;8 v3 o" i1 i* D+ P+ |1 b# X }//子程序Err_H_I()结束. f- `) ~" D# E- p. n# }- n6 K, P //////////////////////////////////////////////////////// 0 b) z4 y* V( v7 ?1 Q( G //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序////// D! A! X1 K4 { ////////////////////////////////////////////////////////7 B+ u2 F- Z3 y Delta_O_H(int m,FILE* fp) 3 I; P$ c$ l2 K% B9 t' } {$ j, a+ S( Y0 q8 P$ u, ]+ t v) @9 p for (int k=0;k<ON;k++)% V" W( \0 \1 M# _/ b for (int j=0;j<HN;j++) ; B5 R" z+ f4 H }2 X //cout<<"第"< ) f9 z- \+ B8 n. {/ p) @ fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,W[k][j]);5 _/ H! z) N3 M% x O' T V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整4 C7 Z; r1 Y/ \$ B4 {/ v }9 I1 C) b3 X' ] gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整) O5 l+ N5 d: Y, D& W6 x( d } 1 ]/ S; q2 |# B& g$ Q: x return 1; ) m; T. H! j3 G# H7 N4 x }//子程序Delta_O_H()结束2 ^8 q% b6 M9 o! f& [% g- [ ///////////////////////////////////////////////////// # o1 O2 B; r* b* a4 L( _! t9 U //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序///// ' j' {+ p/ K( Q2 N! I/ B" W7 g ///////////////////////////////////////////////////// + c1 J: Y h$ \% f0 c$ q# ~ Delta_H_I(int m,FILE* fp); A, h7 @, P9 t. e {! T" o' U2 N8 P) v$ ^ for (int j=0;j<HN;j++), \- G; k; n( a+ ?& m for (int i=0;i<IN;i++) 2 B2 k6 L. F( D( M2 d3 B- B6 D //cout<<"第"< fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,V[j]); 0 O; b6 E, K. h- r/ l. ] W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整" O8 n/ D5 m2 M/ ] }% }6 _* k. m1 Y& e1 Y1 U. j sita[j]+=beta*e_err[j]; : ~, F* p+ J1 p9 h } 5 t" V9 G7 I( U" f2 d% f return 1;6 D3 y s& A# b, m H }//子程序Delta_H_I()结束9 z3 p5 ?% M( y ///////////////////////////////// 9 `8 M! r( H! S8 L //N个样本的全局误差计算子程序////4 R% O6 f8 O0 [5 Z/ n4 p ///////////////////////////////// 1 C. z# M9 q9 ?; A* k* ^% L7 | double Err_Sum() ; h; z2 N$ B$ K0 X {; d$ s# n- O! s) Y, B4 [ double total_err=0;' o+ ]3 ]' X) T* H( a3 Q- t$ S$ N for (int m=0;m<N;m++) , N0 r1 G7 Q( A6 H7 X/ x# ` total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差( l$ k( F& }% T, a7 a* i4 h } ) a K! M; w+ }6 e return 1; 9 W, i, L7 E& g }//子程序Err_sum()结束1 r0 J& T- A i9 q /**********************/* n p7 y _4 G# `5 Q /**程序入口，即主程序**/ ) Y s1 Z9 F$ @* k% A- S( X /**********************/5 d. B9 d- Y+ O6 j$ J main()5 _2 X% J# [; u2 } { 8 N3 ]7 v. @$ g FILE *fp; : y. f" j4 Y5 L* k double sum_err; 8 G2 O! I) z" G2 Q- x int study;//训练次数 " M+ J* K3 |$ B* z# c4 y if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL) " X# N# R& h& _ { % M2 l H2 L# E" d3 j/ y printf("不能创建bp.txt文件!\n");3 R2 _( P+ A$ N1 E. T8 e exit(1);7 t6 n# Q- p& R6 D; j7 [3 e9 X } , z- N! d9 G: d9 f5 d) C5 {" N* [ cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n"; " f4 O" u' B& S, b8 O cin>>alpha;2 K t. l' ^& X4 V5 U& S cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n"; * z+ t7 P- G: Y8 K- T cin>>beta;8 v7 K; n* b* \& V, P/ i* ^ int study=0; //学习次数 / D+ L7 | E: S0 L8 l& h: }8 y6 e double Pre_error ; //预定误差 # Z- k, Z, t/ I' E; t cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";4 n/ Q- L8 m" J- C cin>>re_error;$ s1 I9 i! ]. K" h. [' O. V int Pre_times; ' P& _7 X4 H: j' u0 ? cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";/ V+ W$ k+ R+ B8 v Q cin>>re_times; # P7 L7 C: {6 ` S) z* o9 Z' Y cout<<"请输入学习样本数据\n";, O" u% y v1 y7 W6 \. U# a5 a1 C {* I4 T% E5 p! }/ V4 Z for (int m=0;m<N;m++) ! A, ]1 T2 U8 r+ K g+ N cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; . H, D4 S! F) T9 P" L' w for (int i=0;i<IN;i++) f q9 z* S3 U2 D0 I$ G7 t5 g cin>>Study_Data[m]->input; ( ?) D/ ?) n) d. ]# z } 4 y5 j' I* X W: {/ Z0 w' X! { { 0 Z6 l" N' l4 ~& `9 |% i) c" G for (int m=0;m<N;m++)8 `0 P, j5 W% ?3 r N0 u9 x cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; 2 S0 N' ` c3 V7 @7 J3 F3 P for (int k=0;k<ON;k++)+ I) O9 B% e: `) I: Q2 d" V cin>>Study_Data[m]->teach[k];2 m: ^9 G/ C l) d6 l0 b }5 |. \0 Y4 x& F+ i: R1 s" \# y initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) * q" P7 |, ~) {/ Z3 W do3 ?# k% y# [5 Q' L* Q* p { $ q; b2 w( J, n% ^3 }7 T ++study; ///???/ l, s% m6 T- ]7 W H$ Q) F+ x for (int m=0;m<N;m++) ; S1 h k9 t+ X8 ?0 L9 s {1 a, Y7 V* }9 Z1 s) p input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) ! I( c, _: c' |2 u; n input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)0 P" d3 O8 N1 e" t. M H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4) V9 ?: I0 r, |7 i; X- o4 j u7 a5 ~ O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5) : ]8 {8 M+ `/ X( W7 A+ I7 M Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) j' }+ P; V" D! ?. `& q' B/ n Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)6 ?. a1 b5 ~# ~: u Delta_O_H(m,fp); //第m个学习样本输出层至隐层权阈值调整、修改 (8)# Y7 ]" C9 j5 c1 o9 T7 W Delta_H_I(m,fp); //第m个学习样本隐层至输入层权阈值调整、修改 (9)% ]! F0 O' U6 x+ |: l+ W# R& }' \4 Y } //全部样本训练完毕8 i* P4 e- C( u( _ sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10) # [+ q" \2 h% X! e; Y$ { { 1 ~+ B% h( Z0 J8 w! z0 X cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; 5 S2 b& {9 O. |, o& P fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);. J" g- Q4 V) V7 ~5 T) W }" X0 M2 x( t! O1 n3 m1 x while (sum_err > Pre_error) //or(study 4 N5 n- G4 f2 e5 r4 L { //N个样本全局误差小于预定误差否？小于则退出 (11)1 T# [# R; L$ |4 z( B% J cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; : m7 S) G: `' I fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err); ( S% W: v( _0 O0 A fclose(fp); U0 F6 M5 h9 z! K7 P% }- V, N } `5 @! f- s- T1 H char s;6 x; _1 p* a3 T, L cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n"; 2 c* e" D9 s; }# C9 f% R1 s/ l cin>>s;9 k2 {1 V) ^4 s2 Z+ ?! ]/ v return 1;; Q4 A" b6 `' e) X1 |/ c f) h }