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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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[LV.2]偶尔看看I

自我介绍: 新者上路

发表于 2014-4-12 14:13 |显示全部楼层

|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;
+ y; Y% X$ A# G3 h
: N+ c( N5 ?& x5 }3 [
import java.io.File;
; p* }. \0 z/ z! @' g4 Z
import java.io.FileInputStream;
, m9 a7 {* x/ n! _
import java.io.FileOutputStream;
% b8 p; f\\" X& D% u; q; o8 }3 b
import java.io.IOException;
3 s: N\\" l4 j9 Z* \! {, U
import java.io.ObjectInputStream;
\\" \7 k! U7 u2 w! F
import java.io.ObjectOutputStream;
3 `; ]2 O, g0 a* S2 l' z
8 ^9 i& @7 }. U; R* U1 a
public class BPFactory {* w7 H5 W6 @* d* ?6 a
/**$ h3 J X5 w3 B8 K0 A3 `
* BP神经网络元
8 E8 L0 ~1 h# H! y+ D
*/7 Z$ z7 A \' D6 P' ?
private static BP bp;+ I, W9 x; c; g3 r2 v' n\\" |/ k
9 a. q8 @2 @5 q+ c3 ]* M% G
/**1 e1 d0 z5 g' S
* 初始化一个全新的bp神经网络# T0 t7 s/ d- |/ y/ [2 {2 C& |
* @param inputSize
* u& q# R& a% K9 m# C* C3 Q
* @param hiddenSize + [/ Q3 t0 ~4 D3 v# e
* @param outputSize
4 X* s( w/ t8 |9 C9 `( E\\" K
*/
4 {8 o8 G$ e9 N3 o
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {\\" D; f7 A: m% w- O* L: d7 }7 t& T
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);4 g: \5 X$ V7 R, }
}) |6 F6 {( [ n1 v5 h8 U- b
: R5 p5 q5 E8 _. Z( }
/**
6 g2 s* p. X' D) R
* 从文件数据中读取bp神经网络
( l6 M\\" d& a4 C0 ~
* @param file) c# s' Y& ^\\" |; g( N0 K) R; N9 ^
* @throws IOException
% P! F. [7 `* l2 D) [+ ^5 q
* @throws ClassNotFoundException2 l1 \; O8 |- |$ p3 e; u9 e
*/) F: R$ T/ G* ]8 C! N* m$ {
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {6 d8 c# b& x: `* E8 U0 Y\\" p% S
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
\\" {8 q3 g# Y6 W$ Q+ r! x$ l1 o0 U
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); , p; A* N5 k. R4 X
bp = (BP) si.readObject();
+ F, d3 P- Q& S' z
si.close();
1 k3 j7 v. |: X0 `8 N* J1 w
}# ~& k: L$ |% I. J- O3 m
! x/ \/ z1 v. u/ r7 x1 h! @
/**4 G' [. o$ |% _1 c, x
* 将目前的神经网络储存在指定文件 ]3 ]3 i6 `( R+ a; D' o3 F; {
* @param file7 ^3 W! s9 l* V0 n9 g+ ~8 k; P) l
* @throws IOException
( m! L- e, K& G4 S, |/ w4 `% {
*/
. l3 L, W+ o9 H' f) b
public static void save(File file) throws IOException {
! {3 h1 V* G! j$ [
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);& g/ d! C* u* G* u5 h
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
9 j; `5 X5 e8 Y& E+ Q% L2 D
so.writeObject(bp);) I# R) `) q2 a: _
so.close();5 p- z9 W! Q$ s$ e
}3 o7 [9 ^7 P, E' g2 w+ k x$ F
. b- I9 {- Q* i
/**
' I1 ^1 l+ I9 Z
* 训练BP神经网络1 O; P% S/ L; f
* @param trainData
+ f( f' {$ W% `! {5 y- a) x
* @param target
9 A$ F z6 \& M/ A# s
*/
- i e8 n# N5 q g0 `
public static void train(double[] trainData, double[] target) {; `\\" M9 A% `% [# @
bp.train(trainData, target);/ e# n) P3 \+ J4 m; R8 ?4 }. T
}3 ^ {\\" i4 {' |/ z8 q. h\\" w
4 |9 n9 y4 b' V
/**
- {9 ^\\" x+ `3 ]- L
* 要求bp神经网络返回预测值
* z% }) u3 j+ ^9 i\\" y
* @param inData9 m\\" R& r0 r2 C( r
* @return: k, v) u8 \4 ^3 x& L8 l
*/1 L8 ]/ n( L# N\\" M
public static double[] test(double[] inData) {4 N H& f) _\\" y( s# Y+ J+ s- B
return bp.test(inData);
& g7 v% O( j' c/ ~
}
0 W6 [* N7 F5 ]
}

package ghost.writer.logic; 
+ y; Y% X$ A# G3 h
 
: N+ c( N5 ?& x5 }3 [
import java.io.File; 
; p* }. \0 z/ z! @' g4 Z
import java.io.FileInputStream; 
, m9 a7 {* x/ n! _
import java.io.FileOutputStream; 
% b8 p; f\\" X& D% u; q; o8 }3 b
import java.io.IOException; 
3 s: N\\" l4 j9 Z* \! {, U
import java.io.ObjectInputStream; 
\\" \7 k! U7 u2 w! F
import java.io.ObjectOutputStream; 
3 `; ]2 O, g0 a* S2 l' z
8 ^9 i& @7 }. U; R* U1 a

public class BPFactory {* w7 H5 W6 @* d* ?6 a

/**$ h3 J  X5 w3 B8 K0 A3 `

* BP神经网络元 
8 E8 L0 ~1 h# H! y+ D
         */7 Z$ z7 A  \' D6 P' ?

private static BP bp;+ I, W9 x; c; g3 r2 v' n\\" |/ k

9 a. q8 @2 @5 q+ c3 ]* M% G

/**1 e1 d0 z5 g' S

* 初始化一个全新的bp神经网络# T0 t7 s/ d- |/ y/ [2 {2 C& |

* @param inputSize 
* u& q# R& a% K9 m# C* C3 Q
         * @param hiddenSize + [/ Q3 t0 ~4 D3 v# e

* @param outputSize 
4 X* s( w/ t8 |9 C9 `( E\\" K
         */ 
4 {8 o8 G$ e9 N3 o
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {\\" D; f7 A: m% w- O* L: d7 }7 t& T

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);4 g: \5 X$ V7 R, }

}) |6 F6 {( [  n1 v5 h8 U- b

: R5 p5 q5 E8 _. Z( }
        /** 
6 g2 s* p. X' D) R
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
( l6 M\\" d& a4 C0 ~
         * @param file) c# s' Y& ^\\" |; g( N0 K) R; N9 ^

* @throws IOException 
% P! F. [7 `* l2 D) [+ ^5 q
         * @throws ClassNotFoundException2 l1 \; O8 |- |$ p3 e; u9 e

*/) F: R$ T/ G* ]8 C! N* m$ {

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {6 d8 c# b& x: `* E8 U0 Y\\" p% S

FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
\\" {8 q3 g# Y6 W$ Q+ r! x$ l1 o0 U
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); , p; A* N5 k. R4 X

bp = (BP) si.readObject(); 
+ F, d3 P- Q& S' z
                si.close(); 
1 k3 j7 v. |: X0 `8 N* J1 w
        }# ~& k: L$ |% I. J- O3 m

! x/ \/ z1 v. u/ r7 x1 h! @
        /**4 G' [. o$ |% _1 c, x

* 将目前的神经网络储存在指定文件  ]3 ]3 i6 `( R+ a; D' o3 F; {

* @param file7 ^3 W! s9 l* V0 n9 g+ ~8 k; P) l

* @throws IOException 
( m! L- e, K& G4 S, |/ w4 `% {
         */ 
. l3 L, W+ o9 H' f) b
        public static void save(File file) throws IOException { 
! {3 h1 V* G! j$ [
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);& g/ d! C* u* G* u5 h

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); 
9 j; `5 X5 e8 Y& E+ Q% L2 D
                so.writeObject(bp);) I# R) `) q2 a: _

so.close();5 p- z9 W! Q$ s$ e

}3 o7 [9 ^7 P, E' g2 w+ k  x$ F

. b- I9 {- Q* i

/** 
' I1 ^1 l+ I9 Z
         * 训练BP神经网络1 O; P% S/ L; f

* @param trainData 
+ f( f' {$ W% `! {5 y- a) x
         * @param target 
9 A$ F  z6 \& M/ A# s
         */ 
- i  e8 n# N5 q  g0 `
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {; `\\" M9 A% `% [# @

bp.train(trainData, target);/ e# n) P3 \+ J4 m; R8 ?4 }. T

}3 ^  {\\" i4 {' |/ z8 q. h\\" w

4 |9 n9 y4 b' V

/** 
- {9 ^\\" x+ `3 ]- L
         * 要求bp神经网络返回预测值 
* z% }) u3 j+ ^9 i\\" y
         * @param inData9 m\\" R& r0 r2 C( r

* @return: k, v) u8 \4 ^3 x& L8 l

*/1 L8 ]/ n( L# N\\" M

public static double[] test(double[] inData) {4 N  H& f) _\\" y( s# Y+ J+ s- B

return bp.test(inData); 
& g7 v% O( j' c/ ~
        } 
0 W6 [* N7 F5 ]
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