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[转帖]C++的BP算法源程序

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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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    9 Z7 s# Q1 `6 X, j/ n
    7 C3 e/ {4 R" D7 H. ]/ L8 ]5 L

    #include "iostream.h" ' G8 @) P; S4 [" B #include "iomanip.h" $ T4 x2 m ^ X #define N 20 //学习样本个数 % O. Z4 Z: p6 O1 l #define IN 1 //输入层神经元数目 4 y$ U$ f9 b6 S #define HN 8 //隐层神经元数目0 v& P+ |& F' S9 o5 Y | #define ON 1 //输出层神经元数目, |0 S8 D% q3 B: R double P[IN]; //单个样本输入数据" b+ y, J% [! b2 H8 p8 ? double T[ON]; //单个样本教师数据 . A# W3 h1 R& R/ l double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值 s7 J& u$ n2 J$ S/ w' W double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值4 q& z; i1 x( S! M5 [ double X[HN]; //隐层的输入; s4 S* q) L3 j; K5 G# ^ double Y[ON]; //输出层的输入2 i' e' D/ M9 V8 C0 [4 \4 A( w double H[HN]; //隐层的输出 2 V+ N8 X G d8 g! V double O[ON]; //输出层的输出! m* S4 F: N4 P5 n double sita[HN]; //隐层的阈值 $ K) X+ v3 q" W( ?9 Z+ `# h double gama[ON]; //输出层的阈值 7 f: K1 ?9 ^$ B F1 s% p* o3 Y2 P double err_m[N]; //第m个样本的总误差 + d2 m3 }: m6 R7 }0 f double alpha; //输出层至隐层的学习效率 - N9 m% B4 U9 c( ] double beta; //隐层至输入层学习效率 # ]0 C. |0 T$ a1 E5 l# a //定义一个放学习样本的结构 - ]2 @9 E. Q$ R7 T* q4 e8 k struct { ( r4 z$ t5 D5 ]3 z) `. G double input[IN];' U/ r* L3 m6 R( w+ G* E. ~ double teach[ON]; 5 J5 h: R3 Y, J; }: R" z }Study_Data[N][IN];) Z4 [' P1 A. z; ]$ p \' r! J1 C- y- E; I3 o /////////////////////////// 7 d& Q8 W' L3 Z) E& T //初始化权、阈值子程序/////" ^7 N6 A2 A1 z ///////////////////////////- C) i& v" ?$ z6 j initial() ' g: b) S0 [5 z% p# C( | {7 W, ?- o0 q8 t' [ E* X- Y( I( A float sgn; * O. o* T8 o# B* @ Z! e/ O float rnd;: i9 O5 c. h, F1 ~1 K3 e/ [; h/ t int i,j;6 p& Y$ Q' ?" H9 e( B9 M //隐层权、阈值初始化//8 X, E- O- X4 O8 C1 Y: F: E {, M6 {; c2 n: X( ~! E; A' l0 ?) C* _" L //sgn=pow((-1),random(100)); 9 E; s; @% F- ]: Z1 K$ D0 J& [ sgn=rand(); $ L8 c5 N7 Z* f: o rnd=sgn*(rand()%100); ( i1 m# S' K5 y6 f) `% s, }, R W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。 ! a, z/ M/ D d+ q8 y2 E" n) \8 F } 9 ~' s5 k, W7 E- T# K //randomize();( ?$ j" o3 ~; J9 ~9 o {& q% R8 w o/ c' y/ M //sgn=pow((-1),random(1000));) g$ k& T8 |/ l$ Y( U r sgn=rand();0 u! N, s' Z2 }( P, @7 e, f rnd=sgn*(rand()%1000);1 a6 {- p( D( M1 u+ S, M sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化. q: J$ o" @: C; P. B. \ cout<<"sita"<<sita[j]<<endl; / V2 b8 V* E/ q2 ^! Y. }: V } ( v. h- F. {9 l4 q3 F //输出层权、阈值初始化//9 v- f3 b' |0 s9 s+ o |, c //randomize();; f n. b+ W/ n6 r for (int k=0;k<ON;k++)0 I2 K: m- b1 N) Y1 K, h& U+ r7 ^ for (int j=0;j<HN;j++) . q8 y2 C+ U$ c& A { o, x/ g) l7 B% c+ t) ?) c //sgn=pow((-1),random(1000));4 W5 r) ~( {$ _" W sgn=rand(); : C n2 v( y* L* t* R$ d6 D2 e rnd=sgn*(rand()%1000); # v+ V( H$ ]) A* H V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化 0 z- {% t" I& D* U. V }# l6 i! _* X0 v5 D$ n //randomize();( N% K5 N ?) W1 K% u2 q {* s+ A' w, q7 ^0 M/ I4 E% f8 c //sgn=pow((-1),random(10)); + I( e& z z4 z# r* ` sgn=rand();' e' v) t7 z8 s rnd=sgn*(rand()%10);9 ?, y8 i* e+ Z, F( Z gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化 0 M4 T$ H! v1 ^$ ` cout<<"gama[k]"<<endl;7 y' F, _4 T& V# J. e } 7 l$ I8 K. k/ |( n return 1;, c+ D. W ~2 A6 |2 ~0 d % Q* h v9 ~9 \4 c0 K2 Z# d }//子程序initial()结束

    + f& S4 K- u& l# c

    //////////////////////////////// 8 |) I2 e$ H, H6 D( f/ [; T4 P& e ////第m个学习样本输入子程序///! s1 q3 b% R4 z- S /////////////////////////////// % z" E; P/ R% F. p" h input_P(int m) 3 v0 Z% f. U: ^, O9 ~1 j' l { ( h4 l' x7 M" t$ l5 u. v+ h for (int i=0;i<IN;i++) * |( X9 ? c- X% o Z) r P=Study_Data[m]->input; : B3 H: U+ F: w" e" C) R //获得第m个样本的数据- {" C5 c7 Q1 w% K4 G0 C+ ~; B6 p //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入:* y; T' U4 L3 [( g' j7 [ //P[%d]=%f\n",m,P);$ A! `( y( c9 _) B/ | return 1; 4 J5 E- f ^* i! ] A5 f, H6 g }//子程序input_P(m)结束) \% g z$ n- b- V% _5 A3 X7 U, G, C ///////////////////////////// ! z% \0 \9 U5 K ////第m个样本教师信号子程序//1 U4 G4 ^4 X @5 Y: t ///////////////////////////// n6 P6 k! }" r) s input_T(int m)% n5 J1 s' @3 T8 z1 C6 F* A) L; {4 s7 J5 P {' [/ V+ J; D4 P( { for (int k=0;k<m;k++) 2 l# A6 w8 v F' t T[k]=Study_Data[m]->teach[k];" W& R4 {0 U$ |" w$ H! i u //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号:T[% d] =%f\n",m,T[k]); ; d1 d1 R9 ~2 O; }; r* F( t return 1; ; O0 p0 E4 H! _# O3 \: ~ }//子程序input_T(m)结束# b8 o+ C! X& e7 @- n ///////////////////////////////// % s8 X# @) v0 _2 Q( e6 [ f //隐层各单元输入、输出值子程序///6 k) L6 _( q* K" [# F1 n ///////////////////////////////// 9 f9 Z8 v Z$ I7 W/ G H_I_O(){2 I, E, v N2 m/ n7 o* B) h- N double sigma; . V2 Q6 k, W# Z+ L; L0 ]6 U) |) |" { int i,j; , k! ^/ r5 h2 b% F3 t( o% [ for (j=0;j<HN;j++)! E {' ?/ g/ ?; I9 o1 o( } sigma=0.0;9 d' H8 l& c$ C- \ for (i=0;i<IN;i++) , T% }% u; K: h sigma+=W[j]*P;//求隐层内积 & ]. k0 B! n1 j, C; M. {) W; A } : i* n7 x2 ?' k X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入4 i- N1 r" r8 z" F3 d9 {! r) H H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出 ]: b& q7 W, {9 m$ c } 9 @( B& C9 j9 B8 F$ |2 m A return 1; ! ~. I+ [- B% ` }//子程序H_I_O()结束 . g' }1 c) z$ A8 j0 |% M ///////////////////////////////////7 \7 t% x; N I //输出层各单元输入、输出值子程序/// , ^- O* x1 x9 t) P5 n) J2 K /////////////////////////////////// - W! A0 b e8 y6 G7 K6 F6 ^: x3 f O_I_O()* H' F8 o7 S5 G) A { ; n3 P' c2 [$ d4 A: ^. c double sigma; - x# c9 ?. l# Q& z: K* I for (int k=0;k<ON;k++) 2 A0 D3 y1 F- U, Y/ w) ^0 L& Y sigma=0.0;. {) Z5 Q9 J4 S0 G/ s, s% c9 v for (int j=0;j<HN;j++) % G$ M" U) h: L( [ sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积 2 l% n ?( i; p6 b( S5 ~ } 4 Y0 U3 m+ s9 T" \ Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入; t, A$ S( F9 C" }' c O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出 * y! c9 L6 D+ L/ c3 _! m }7 F2 t3 e M: m% l, { return 1;2 W( B4 q. K+ ^2 I6 u$ O }//子程序O_I_O()结束 # k O! f* q' O2 q* A( {' K% n4 } ////////////////////////////////////9 O; M7 C" `" b9 k5 p& ` //输出层至隐层的一般化误差子程序//// - l, x! l' h: O) j9 ?) A% u3 C ////////////////////////////////////5 v' a* ]+ A" ^" A8 y double d_err[ON];5 |7 N: x7 m6 g9 u; ^ Err_O_H(int m)9 k1 e/ s* C& {2 h" S& K( N { 2 c& w; J& i( I/ ?/ l double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的 1 q/ k& F/ l" x% o6 H8 }3 `: O$ _ double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的# ], g1 s u' C( K //for (int output=0;output<ON;output++) //output???$ K$ w" r: Q% d. o for (int k=0;k<ON;k++) 1 j# H1 |8 M8 g0 s- E# Q abs_err[k]=T[k]-O[k]; / H. l. `3 \4 X7 Y' ~. }+ ~ //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差 ! i3 x$ U1 y! \2 e5 o( h9 { ^8 a, } sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差( N0 y7 i2 U0 j/ a: H( _ 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 : V6 |/ u& B7 L3 p } ! Y1 ?6 |: Q7 s2 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 ' Z' ]8 v, {. V return 1;( F$ i Y2 g/ p0 U0 r$ O }//子程序Err_O_H(m)结束 : F5 _% B* s1 X& `, y, m, F& N ////////////////////////////////////3 n. P% K Y0 x- M //隐层至输入层的一般化误差子程序//// % |0 r) Q+ K7 \1 T) |3 w* h" k //////////////////////////////////// " D; B7 q) L2 v; V) l& n9 U3 x double e_err[HN];7 M d2 u& Q$ O- _3 U Err_H_I(){7 M3 F3 p w7 z, k; q double sigma; & p! \3 W1 T- y: ~! N //for (int hidden=0;hidden & P# k, L8 s* n% e9 j for (int j=0;j<HN;j++) " a% y9 B6 J: F4 W& ? sigma=0.0; / F% K' I2 O- P' l4 ]+ c6 P for (int k=0;k<ON;k++) 3 h: O, Z4 b1 h$ Z$ a6 T! [ sigma=d_err[k]*V[k][j]; 4 p" [2 g$ Z: ?( e! X5 Y }4 C3 {: P+ a8 O$ m# Y e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差+ a+ y/ ]* \$ c( R }: p4 V: \ G( e( r- [ return 1; 7 ~- n1 K& t r" L" K" H" d* C7 } }//子程序Err_H_I()结束& p ~0 L2 P( q+ h3 m& `9 f: w //////////////////////////////////////////////////////// ! D: u. C m- Z! ^8 U9 e: h+ |& m4 c //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////9 k: P% P, f$ S- f* i" V! ~9 } ////////////////////////////////////////////////////////% k! e G7 a/ ?" A$ `. ]# ~2 J) b Delta_O_H(int m,FILE* fp) # \/ K5 [; p. `$ z/ Q- u- I9 B { 5 Z2 x0 Z4 }+ B' }5 N for (int k=0;k<ON;k++) ; J B1 z9 V: c for (int j=0;j<HN;j++) % g% G2 o( v4 ?% Z& Z$ F( O" B //cout<<"第"< 8 C# \7 J& p( `9 ~* I/ ]0 Efprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,W[k][j]);( ~! {% z' Y" G: G# _. l3 ^ V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整4 w4 k- P; u0 \* F, m7 p$ T } * F; t$ `! P6 Q" i& b gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整 " P1 W7 b: V2 h! e } x, P; o& i l( X6 b8 ] return 1; - |% o( w; Y8 I, F! D }//子程序Delta_O_H()结束/ @ h! c* O2 F4 T7 m. ? /////////////////////////////////////////////////////( z0 k P8 I K' ^/ H) ~% e0 ? //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序///// v% w" H$ Q( P /////////////////////////////////////////////////////% A0 x( s* {% ]/ Y) \1 B Delta_H_I(int m,FILE* fp)6 e3 R* ^" ~5 A0 ]9 U3 n { ' r& H* K+ m' _7 [3 o for (int j=0;j<HN;j++)# ^" Q& k% {8 x6 Y2 l5 k0 l/ p for (int i=0;i<IN;i++) % ^2 o7 f; Q- l' R" ]. N //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]);/ z* Y( @( @3 F- K6 N; Y5 } W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整 0 N2 m5 V+ a2 @. E& p* s }. ^5 O2 ~+ @# A+ }. K+ ^ sita[j]+=beta*e_err[j]; # e" l; | i4 S }( P, A2 ^- T+ v2 ^$ G return 1;. Q" L: ]! Q2 D0 I }//子程序Delta_H_I()结束* C* u) U# N0 @- [7 H2 X /////////////////////////////////( g- i! P" E* ^0 y3 e8 M //N个样本的全局误差计算子程序//// / d/ z1 u. m. i1 j/ `0 ^4 G ///////////////////////////////// # `: n$ I3 p8 D# B double Err_Sum()* a% ~0 z9 \6 B6 d+ c j {& M8 Z# j/ N3 R" C& H double total_err=0; ! {8 p, ?9 _$ _5 f for (int m=0;m<N;m++) 7 W8 L* X3 N2 g4 ~% H- n- k total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差 1 J8 O% f8 X0 {) u! b5 D* A5 b } # ^. f1 D6 A; V O2 \( Y return 1;8 d5 H. D& F! l }//子程序Err_sum()结束/ ^/ R6 U3 A" `2 v2 B( Q /**********************/& |4 y* t. i3 W /**程序入口,即主程序**/" g$ Z5 @6 b8 M1 x, w5 ?: E /**********************/3 I# i: @2 A6 @# S8 A' ^ main()2 `" _9 c6 K4 D. S: Y6 \0 M { . n. s+ U( E/ h. O! G FILE *fp; / M! m" U3 ]9 I9 p4 f( t double sum_err; ) V; [6 i( X. k8 |/ F int study;//训练次数 2 T' k, J+ o3 @' _ m( E if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL) ; r; a+ y. `0 L2 I s- ~ { ! z) p' Y u( x. h( n printf("不能创建bp.txt文件!\n"); 9 ~7 i1 j9 g# x, s exit(1);7 h: d9 B; g' m6 Z, J# t6 z5 a- g }" l; T% \) m9 Z cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";0 T0 Y1 X) |# a cin>>alpha; - L. N! r* V3 P2 j7 G cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n"; . V! R: h2 @2 L" k' J: W# i cin>>beta;4 A1 v8 r; d8 I int study=0; //学习次数 ! a# Z$ J; p: x+ D7 O/ f% ]0 @6 x double Pre_error ; //预定误差 * y& @9 h' ?7 c% F2 b% i$ r# ? cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";! O8 C# d, M+ t7 v: | cin>>re_error;4 |+ B% }# z8 Z6 B int Pre_times; : r/ |) Q. R: B" q cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n"; 0 E' n0 _+ ]' l, r3 K8 s cin>>re_times;1 v9 U8 m3 u0 E5 [, l2 |2 W cout<<"请输入学习样本数据\n"; # s z; a- |5 B5 t { / z. w- G' _1 t; u# T& k6 } for (int m=0;m<N;m++) , U& Y7 |4 v" D: Q cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; ) p& u; a- _# ] for (int i=0;i<IN;i++) . S" J" o5 y1 e% f2 H \ cin>>Study_Data[m]->input; + F# B+ J% k7 q& s& z1 N' q1 H } S* v& _/ _- t. A8 f# U& |7 d0 t { " D9 p5 E$ Y% S5 t" I7 N for (int m=0;m<N;m++)! r8 k5 h4 R$ B" [- U3 F4 y cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; + s8 _& \( F2 ^0 D4 i ~: [ for (int k=0;k<ON;k++): j) c/ n8 L0 E0 }& U3 Z) ^ cin>>Study_Data[m]->teach[k];: {0 `& g( I5 Y } - V- Q: z X0 O( t B$ r initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) / s1 m) L1 `+ x' {7 D0 v do 1 B" v3 O/ Q2 N$ q2 D3 f {$ u* [6 S, v" G- I/ z5 F ++study; ///???6 Q) D. ?% a, v" {$ y: ~7 f5 Q* N for (int m=0;m<N;m++) ( s, E* U- M8 s3 b, E {6 }3 Y( V; G8 j& y" r input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)- D7 \$ K1 d0 T1 c! ?! c! g input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) 0 D3 O+ y" L; Y( [9 A: \ H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4) 9 _- y1 o- |) f1 m- B. { `+ z- ^+ J O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)) |5 N6 Q3 r" P5 F6 z- m Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) 1 y+ G1 ?+ Q V) {% I4 e% c Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7). r7 w. A) \; t) v1 S 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)& C/ ~1 o6 p4 h5 ~1 l: D, J 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)2 T% S- |3 D- _8 H& ]/ n9 x W1 e) M } //全部样本训练完毕0 f3 @) z% N) } q sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10) ; V3 [$ N4 X8 ~/ ] { 1 J7 t5 ^) z+ `1 Z+ \( p* | cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; 3 j! L0 C- Y) n2 m6 k. Z$ |/ S fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为:%f\n",study,sum_err);* E+ N2 m1 K% { } : `0 ?7 \* f& e* i while (sum_err > Pre_error) //or(study : u' Q% f2 _1 Z: ]$ y* [1 I9 K { //N个样本全局误差小于预定误差否? 小于则退出 (11) / n2 K! O* e5 ~! r$ U h cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; ! P# H) T' L* X5 y fprintf(fp,"网络已经学习了%d次,现在的全局误差为:%f\n",study,total_err);2 k0 H3 |; C' _. @# F& D0 i fclose(fp); ) E Y7 m" A, R } 2 X% d+ z1 _* w* |' ~ char s;$ p/ ~: x ^" j& B* ]5 n" E9 S cout<<"请随便输入一个字符,按回车退出程序!\n"; 2 ]$ @2 ^. W1 l- q; Q cin>>s; 3 E' x( }3 J8 |7 c8 U return 1;5 ?4 @8 m* j% i8 R5 p }

    zan
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    devil1980        

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    笑死了,垃圾程序。这个只能是c 程序

    而且还不收敛

    误差只能到1

    里面还有许多bug

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    chz0829        

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