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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"/ c& O/ u0 p$ e( ?$ A8 k #include "iomanip.h" ' s6 ?, x& `8 O. B/ y3 r1 V# C #define N 20 //学习样本个数 8 z; t" F' o. ~4 ]! O. q0 I #define IN 1 //输入层神经元数目 ) l) G) @4 {/ m, j& [, _ #define HN 8 //隐层神经元数目2 e& m) I) q* g3 j/ U2 x- V! X #define ON 1 //输出层神经元数目 & I0 Y5 Q# I7 C7 u7 z) N+ a0 W double P[IN]; //单个样本输入数据. k% w: s/ d) v1 _) a double T[ON]; //单个样本教师数据 # R( f1 K+ j* s% I7 u2 d' j double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值 & T! n; |( |% s3 w: k6 m5 N% o double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值' }* e& _8 A* _6 K e% w6 b double X[HN]; //隐层的输入 ) Z- W* m/ H9 J' ~2 H- ` double Y[ON]; //输出层的输入 8 R7 k7 J& ^1 Z double H[HN]; //隐层的输出3 A6 i& n9 K) P6 C. V6 X double O[ON]; //输出层的输出 % X# b R# a, m: \* ` double sita[HN]; //隐层的阈值; Y6 X: }7 F7 Y+ G) ?6 W& U* l- L double gama[ON]; //输出层的阈值2 i& M2 E/ E* u2 ]- _% g* J2 M double err_m[N]; //第m个样本的总误差 0 M8 j0 ~3 ^7 ^5 Y* N double alpha; //输出层至隐层的学习效率& U( }! n$ c. A- G: ?. @/ f double beta; //隐层至输入层学习效率 7 b) u5 m! F6 K) z) F( K //定义一个放学习样本的结构4 k8 R+ b( Q0 _8 X! G struct {3 g n, r* G: S double input[IN]; & d8 |( C8 l& ]. {. F' P double teach[ON]; / ?7 ?% l7 u1 z( {9 a' W. q }Study_Data[N][IN];# D [+ K2 u }, f) m- V9 O/ U7 A 1 x9 u4 c7 B; d4 v1 D ///////////////////////////0 P4 @: n5 ?. t {) [ //初始化权、阈值子程序///// U8 D5 A+ z. ` ///////////////////////////1 `) Y& P0 M8 q1 i4 t9 D1 r initial()% P! M5 M( R" q: E6 y& y8 Q( \ {, B) w& y3 e4 N2 z float sgn; ; Y& ?! e* T$ w5 a- u float rnd;* M" G2 l$ j s1 G; x3 O8 j int i,j; . W+ ~- w$ f+ x3 ^9 I" q. H //隐层权、阈值初始化//# v$ N+ K; R( u3 x+ r! ? {% f3 h- z# w& L! u //sgn=pow((-1),random(100)); * z3 R1 J6 L! h' m9 ? sgn=rand(); . M6 a+ O* ?2 S! n rnd=sgn*(rand()%100);8 o0 @1 g0 C/ Q( Z+ t W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。 2 C9 P3 K2 I, E$ d* g& D } 5 K& d1 K' @% E& i% _ //randomize();' e# Q# E5 V- p" B+ U$ o$ m { ( S) V- C7 G* y. [5 d7 g0 | //sgn=pow((-1),random(1000)); 6 l q4 l* x2 n! }4 B sgn=rand(); # w) i G3 F) C3 L/ X5 M9 r3 o rnd=sgn*(rand()%1000);: @/ T Q: C' H9 v8 m sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化$ X4 n! W' C) D, f' p( q6 v1 C" { cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;8 G1 L; ~1 @9 F7 Q0 ^ }) A- G" g" B4 Y# b3 D //输出层权、阈值初始化//3 n) [. W, n5 o+ H2 E //randomize(); , X! D6 L9 g. v+ O6 q0 w1 ^* s5 u for (int k=0;k<ON;k++)% ^! h7 r/ g$ D9 u3 ?: S for (int j=0;j<HN;j++) 8 y' O' ]$ A k' J/ F2 o {1 l4 I. F5 h i v6 a1 ] //sgn=pow((-1),random(1000)); ' X% B& l4 j& m4 h sgn=rand();7 v2 q: S, G* z rnd=sgn*(rand()%1000); ( o! W+ F( ^, x V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化9 D: L; P! ^ e7 B. ? } ' j. s+ r) A% }# I9 u //randomize(); 1 H |$ B$ n! T: x { d! B0 ~+ b0 ^ //sgn=pow((-1),random(10));3 ~( B: _! p+ X( D5 t* L$ N sgn=rand();" C# t# ?' x/ W" H* D8 F c rnd=sgn*(rand()%10);# }( l4 E6 J1 h0 `0 a gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化 [% X. K) ~7 T' u: z! M8 F# U cout<<"gama[k]"<<endl;. M; x$ c# ]( G4 e% J8 l6 f } 5 ?% k7 Q9 H* Q return 1;! _1 e) T0 o+ _ ) { ^0 u! c& @5 w }//子程序initial()结束

5 n) O5 q* I0 G; o0 @' N
////////////////////////////////9 j# L* e- Q$ i1 C& s4 Y ////第m个学习样本输入子程序/// 5 ?; Y9 b, K' N' T( ^6 w' W /////////////////////////////// " R' g8 m4 W" y- } input_P(int m)* P- n+ C" K' ]) O. Q% y$ j# r {- }) o6 ~2 L4 B* T for (int i=0;i<IN;i++) 7 e4 z( E' T; M$ ?! a( v P=Study_Data[m]->input; + _' v: t; M0 O: B2 e- r0 j# N //获得第m个样本的数据2 u5 ]3 \; A& H" }8 I) f" E. ?( n' s //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：* C: A3 E/ z% L* A //P[%d]=%f\n",m,P);3 W: M" i& Y* B3 Y) N return 1; , |4 K1 q4 B0 u3 ^9 { }//子程序input_P(m）结束3 Q2 G k' F4 f6 Y0 q* G3 I /////////////////////////////# A4 `1 L* W5 C& x h ////第m个样本教师信号子程序// ! A2 z1 \9 q' @3 z& e /////////////////////////////2 G0 O) s5 j, M' K' y; O input_T(int m)9 }( q, [' x* p# ?( y { ; q' o/ O$ A) d& _) n for (int k=0;k<m;k++)! T6 c+ O( ^& R# u, O T[k]=Study_Data[m]->teach[k];7 f; M9 t7 i9 Z) j! R6 s) N //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[% d] =%f\n",m,T[k]);. t; g4 R6 Q% L/ M, z( P return 1; {$ Y6 X9 k! U+ V- ~ }//子程序input_T(m)结束 ; z1 L* \! X2 l$ S4 H ///////////////////////////////// 4 b& ]$ C* J8 m //隐层各单元输入、输出值子程序/// 6 h: z: ^! \; A4 f( N ///////////////////////////////// ! b) s4 \2 A# p4 e H_I_O(){ 9 i. ~* U' A" P- Q1 l' | double sigma; 1 N8 v _, W1 v9 v int i,j;# k/ r9 j: w! g9 _5 G for (j=0;j<HN;j++) + j7 Z! p0 h" ^& e sigma=0.0;0 ?$ z2 B0 l% d/ R5 ~: a( {! z5 G for (i=0;i<IN;i++) - y$ c$ Q9 r" D# A* Z, U sigma+=W[j]*P;//求隐层内积 2 @2 @3 a9 Z, c# }, O N( f }' W) {' Y; ?: I4 K X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入 $ d7 x6 v- ?, b H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出4 R L1 G0 j8 I i3 {: t, ] }0 S6 p& E: U8 x6 ?% ^- J return 1; ) W; P6 i. V4 e; X }//子程序H_I_O()结束 5 y- |: [* _* X) n+ m /////////////////////////////////// - D& ^3 \9 |0 z0 U X: R ` //输出层各单元输入、输出值子程序/// & v* j5 I3 l2 L* t" G8 I I ///////////////////////////////////+ v0 l4 Q! Q! U9 @; B O_I_O()3 ?0 u' u8 t& i+ _ { " U( a4 Z+ n6 K/ L double sigma;# d$ G0 _: {: j2 }: p! s for (int k=0;k<ON;k++) }: p1 ~+ t2 p" _+ Y7 i9 s sigma=0.0; * L) ^9 h. O" ]: ^. W for (int j=0;j<HN;j++)- i/ _: p+ [1 U1 ]2 }, r% B9 C sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积 : {- o+ h* \3 M" O }, J) o0 t r9 S4 x Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入' M" i7 w7 w1 [* L O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 1 ]; ]* A4 |" j } / b& @+ r6 e% h' I( I return 1; / _4 e7 I$ {* p2 p }//子程序O_I_O()结束$ C" f* L* X F //////////////////////////////////// $ X9 O' R! V: S4 ^ //输出层至隐层的一般化误差子程序////1 Q. D6 O9 d) l6 P1 v9 D' q8 @ //////////////////////////////////// + `3 k0 O+ I9 V0 y- v! _6 R8 H6 [ double d_err[ON];0 g- t$ z! x1 {8 w1 q5 a Err_O_H(int m) . I& g) q$ ?, c4 N# ` {7 b7 ?! R* g5 F: a# A& p double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的 ) ]1 h# W/ ?( s; J$ P3 l double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的* G2 n/ @8 z' F2 \) m //for (int output=0;output<ON;output++) //output???% I) ^& r/ {; J D, x- P3 n% J for (int k=0;k<ON;k++) 1 D0 c8 S7 q$ M5 a$ @4 @, E7 Z abs_err[k]=T[k]-O[k]; 2 c8 x8 H4 [; T5 } //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差 : {+ p" m3 C2 p' s3 X4 I& M sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差& S* [. y) _, }' K' F) 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 `2 H- S9 _ T) Z9 v0 H1 z } : b: A, W& q V( ]! Q- t 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 4 W- K6 I& A! w: O$ c return 1;7 j0 b! v: p' E m) B" q8 i }//子程序Err_O_H(m)结束7 E" ~5 B- f$ L3 [. ?9 z ////////////////////////////////////7 m% e0 U7 Z/ Z" }9 l# S' Q) i2 _ //隐层至输入层的一般化误差子程序//// - l" l) G# `- T1 H //////////////////////////////////// 0 w4 C2 \) ^$ ^# @" f double e_err[HN]; , a" U- W$ n$ Y! l5 g Err_H_I(){1 V" g& K( S* j1 w/ ~( I& F1 L4 X# `0 g double sigma;' {8 p: |2 L% Z- b7 B2 Q- b //for (int hidden=0;hidden( v$ I8 a) K/ T) H# {! x" F for (int j=0;j<HN;j++) / v) p) |$ S* Q! [$ ` sigma=0.0;. ?6 \# j$ ]$ h' O* y2 f5 Z for (int k=0;k<ON;k++) ; l* ^$ s: U6 j$ X( ^' L. O sigma=d_err[k]*V[k][j]; ; h3 J& m) c9 E }. Z" @# o6 b' C& S9 |+ P+ ? e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 " n5 C. A6 G# S* @ } ; J" ? E7 H: i return 1; 9 M' H: Y7 D8 S# i. h+ V }//子程序Err_H_I()结束) a7 [7 x/ ]8 e# W //////////////////////////////////////////////////////// 0 w6 N/ @6 |5 K! L% \2 a //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////5 D# L' U. y F. q! }* K1 Z ////////////////////////////////////////////////////////7 z: Z9 ?1 n$ U4 l; @8 f' } Delta_O_H(int m,FILE* fp)9 B* T: [4 ?9 x7 X/ I$ V { 0 l7 R [+ Q5 s' f for (int k=0;k<ON;k++) G. d! y0 l/ ^, `5 m: s for (int j=0;j<HN;j++)0 ?$ C, M& I; b) E //cout<<"第"< ; \& Y, z8 ?+ o6 ?% Gfprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,W[k][j]); " l% P9 F9 U' b/ Q V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整 H, N2 i4 G2 }+ z } 7 ?5 a- H- N9 ^2 r: D gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整 6 a6 M3 x+ }- A, @6 F C7 e } & s' Q0 J5 u0 A0 H0 A- s2 B5 ^ return 1;8 U- G: c+ A* Z" q8 U4 M7 K }//子程序Delta_O_H()结束 7 c; n1 J9 W7 \ /////////////////////////////////////////////////////% H& U2 X& s' l$ O/ P: }5 U4 x //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////8 p' _% O: q9 H ///////////////////////////////////////////////////// # W; H# U; {7 b Delta_H_I(int m,FILE* fp) 6 O+ ]+ b2 m# c6 o5 t6 j: e { ! A& \' x4 | P" A' l/ T1 Z for (int j=0;j<HN;j++) - {5 U& A/ u# n0 |1 w2 B for (int i=0;i<IN;i++) & S" O7 W7 `7 ^5 H1 x, {* f //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]);) Z2 O6 j1 V! U, a W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整& }3 ]4 C& T6 L. K } 7 w" B4 z& i& R, [$ F' u- x sita[j]+=beta*e_err[j];! | O! H( [8 b( E8 e' `( T }! X' T R% d1 v3 A return 1; }; N8 O* e8 B8 ` }//子程序Delta_H_I()结束 $ ^( U' t! n" n# w2 x" y1 k7 _ ///////////////////////////////// 9 C! n1 @8 y$ z0 ?: w. e //N个样本的全局误差计算子程序////* v" E* U0 z' b, U* O /////////////////////////////////% t0 w/ l; B/ m" f. e6 H double Err_Sum() 3 \2 v( p! }$ |# Q; W8 ?" X2 e { 5 W1 t/ W6 O# W: V8 X& d( R8 [ double total_err=0;8 z4 T4 a0 y, \! a for (int m=0;m<N;m++) ; H4 `6 t$ ~$ @ total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差. N7 [9 k r ^4 u* K( f } + S% z* M8 O& ~8 E" ~ return 1;! @$ d+ ]: d$ s; Z8 p }//子程序Err_sum()结束 , s) R# X0 @! g- {- \ /**********************/ : b# F& B) G& w/ t* ` /**程序入口，即主程序**/' g N. M& [8 K V3 ^" @ /**********************/4 e9 |- s7 k( y7 s D$ n- P main() d4 T2 x. V; m/ p% f4 j+ h, P {$ i; G/ Z* y' {% G! Y9 C' A9 t FILE *fp;3 p6 {8 N! _; n: h double sum_err;3 {7 f0 a: A. ?$ i) m int study;//训练次数( g3 a# Z: Z% D1 J if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)( M; f) ]) q% i, D& i% s {9 U. s- O/ ?9 r- T( U printf("不能创建bp.txt文件!\n");9 e; b+ [* I/ W& t exit(1);3 h: C- c' `$ \' m! p! w: i }0 z& E: }8 @- l- c3 V cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n"; , ?- T9 A! y m- |, W cin>>alpha;) V8 C; [/ e$ c* ^: s cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";$ {. n0 {) O3 S1 Y* v, B cin>>beta;- I) A9 W |3 B( s: y4 ^0 e int study=0; //学习次数% k. v. d" i7 @: |+ o+ K" h1 N1 F0 }( T double Pre_error ; //预定误差2 r9 r5 j! m* G: e cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";+ X$ h1 N6 Z1 W4 J: d8 F! U cin>>re_error;% p- w I* Q$ t3 }0 q- R int Pre_times; # ?- B N! `* @- \& g cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";6 @% p. `( s8 c0 ]) h4 R cin>>re_times;9 t/ D6 T& ?6 @% K% I2 `! W cout<<"请输入学习样本数据\n"; 1 m9 Y r6 Z6 N/ T% l2 y {2 g: O: O/ }2 v7 b/ J for (int m=0;m<N;m++)& G5 V: x; \# U cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; 3 `: f$ O- j- R! J0 B6 o' I5 h! f for (int i=0;i<IN;i++)% f0 ]& F( g p* w cin>>Study_Data[m]->input; ( p6 U6 Y& l8 \, [. @& E }3 l. O& K8 I5 N# U1 O { 8 A" x7 i: Z+ n7 W1 ~' N9 u for (int m=0;m<N;m++) & a, @5 d0 ^% M5 y* _ cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; $ i) v6 j% H$ n4 G8 A for (int k=0;k<ON;k++). d, a8 @# a- z% j `2 Z) M2 l cin>>Study_Data[m]->teach[k];& Y# w( E! a& j/ v1 }) N" y7 m } 2 e+ J, P; u) X2 } initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) ; `9 e% s6 U/ M do 8 {+ r5 W' F: ]4 y/ U9 ^ s' n {1 T, Q) ]- e1 G: ~7 O ++study; ///???7 ?3 h8 a5 S* \7 U( n: ?! ?9 } for (int m=0;m<N;m++) $ S) Y g0 @, m. N$ j' S {4 R J! s; Y$ Z q4 o input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) 1 p8 i7 D- I% v* @" M- e& J6 W4 h input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) 8 R% l. ~* `- B* R/ Y7 w6 f H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)) }8 l$ j/ l! l/ ]4 F O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)2 F, H$ _' D8 z1 W6 \ T Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) # }2 ~6 N* F- m5 v* j% V Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7) . n* O: A; u9 a9 i% `. X& V' f 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) 7 v( d5 I F$ Q- M: k 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) ' D/ G0 L: r& I } //全部样本训练完毕 , n" V/ h" } E6 A# Y y6 I F5 A sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)# Z; B, U! H) p# `6 m. R/ \0 u5 t; I {& g6 o% E* {% Z cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;+ F6 r1 ?7 Q6 X q! D! N/ k fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);+ M% G; S& @9 J } 3 _: z# S" T0 ?2 v while (sum_err > Pre_error) //or(study 3 R, F' @, I ] { //N个样本全局误差小于预定误差否？小于则退出 (11) - M$ {$ U9 x% p0 @ cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;$ `& Y7 g4 a, w) r fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err); ! q- y/ C& A* H5 E1 a4 K$ M fclose(fp); + g3 {- ?" m2 m; S1 G0 O( c6 T" a }, V6 D7 W$ S+ f; {5 a char s;8 p3 _' _; N2 Q2 e* n% H cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";5 H/ m; s# _, q cin>>s;8 \/ R) k t1 Z+ q5 g2 c! z" d return 1;6 |% G! h7 W2 L- m' w- A }