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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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    1#
    发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |正序浏览
    |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 ) d) r; J+ g7 D8 @# |
    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
    : ?$ k" q" q( e/ H) b
    / s' K, `2 \" o$ m& w# N% |* v8 ^
    09014502_d4Tt.png

    0 l" U9 g( V: g) h
    " _0 k: A; O8 ]( i+ C+ t8 Z
    09014502_r6I8.png
    1. package ghost.writer.logic;
    2. : b, W3 U& {- E5 w  w3 E% f
    3. / Q' U8 f/ ]) |
    4. import java.io.File;/ F1 i/ e! x* r- w
    5. import java.io.FileInputStream;\\" ]3 C( u; k  @$ Z$ X2 r6 L* x
    6. import java.io.FileOutputStream;9 O' q+ K' ^* V
    7. import java.io.IOException;
    8. # L9 ]/ g: [% Y) z4 d
    9. import java.io.ObjectInputStream;) z1 j/ U6 r\\" `9 w# e
    10. import java.io.ObjectOutputStream;
    11. 7 e) f9 {\\" m! i, K* y! X

    12. ( Y- Z+ @$ z. L- M3 P* K* j
    13. public class BPFactory {
    14. ) a# u6 p/ p1 E. w) f
    15.         /**( s: {* n; K0 T; R: J
    16.          * BP神经网络元3 G: {; Q. }. H+ h8 n) c: C
    17.          */7 x# j9 b' M6 F; c9 t\\" |
    18.         private static BP bp;$ k4 L  F* H4 Q0 T$ ?! m
    19.         # E/ j7 z* R\\" M- q  |
    20.         /**4 t6 I  f8 G0 f& Z3 y2 Z, C- N
    21.          * 初始化一个全新的bp神经网络
    22. \\" Q* U) }) Z; B( f* w
    23.          * @param inputSize
    24. * r# }& D; d3 V4 C9 t
    25.          * @param hiddenSize ! \4 `\\" \9 K+ M* J5 p
    26.          * @param outputSize
    27. # m8 N% B1 l9 B$ |\\" O/ I1 G
    28.          */3 B& A# Y& K  q; _1 {( B
    29.         public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
    30. & u1 r8 ^5 J/ M6 q, R% O
    31.                 bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
    32. / L$ I5 ]; e- K  W* f4 a
    33.         }. y$ n5 B- i8 E, x- \8 |% i6 A+ m\\" X
    34.         ' c# q, f/ Q& \1 r! G  D
    35.         /**- G9 J1 r  ?4 c; e9 ~+ \% u
    36.          * 从文件数据中读取bp神经网络\\" ?7 b! r7 T* P5 W  m/ Y3 c$ z' n5 n
    37.          * @param file# E# \2 i* e* G) M  N( u
    38.          * @throws IOException
    39. . w& `3 u& J( I. O* ]5 g2 K4 B6 g& c: x: h
    40.          * @throws ClassNotFoundException8 f$ e) ]# m* Y$ @
    41.          */
    42. # G: G# }, S+ ]( U
    43.         public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
    44. + W: Y2 u) H+ l( W0 A9 Z
    45.                 FileInputStream fi = new FileInputStream(file);, J7 l. }1 ~! q) x
    46.                 ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 8 O% \6 }  c7 U( a* z
    47.                 bp = (BP) si.readObject();   b) o' J\\" Z* @) G  _- @
    48.                 si.close();
    49.   E- x% g9 }( m2 H& @
    50.         }
    51. ) s6 J$ f* a+ t8 i  v( `5 M
    52.        
    53. / A+ T$ o; C$ O# i0 y& b. b
    54.         /**6 n. U5 w& Y1 E0 Y3 |9 j
    55.          * 将目前的神经网络储存在指定文件2 \6 c9 i$ v* g0 l7 c
    56.          * @param file8 i2 N& v' V0 [/ P* M, K2 d! v5 j1 G
    57.          * @throws IOException4 d# y/ C6 Z1 E\\" e\\" a\\" k/ w: p7 J! @
    58.          */
    59. , P\\" {& e! n6 I7 i
    60.         public static void save(File file) throws IOException {! u0 y9 ]4 Q6 E# a1 X
    61.                 FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
    62. : }( `8 m3 d0 o) c
    63.                 ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);' g7 g$ |2 I  i) q6 P
    64.                 so.writeObject(bp);
    65. 6 Z' l# m* e' b9 e$ I
    66.                 so.close();1 D& B7 f% G9 a3 \* j; j
    67.         }1 u4 ^# h- C$ C$ \0 X/ w4 d* |
    68.        
    69. % r3 R$ \+ _# O, @5 ]' O- _
    70.         /**
    71. \\" m% t7 c4 K- n% `+ n
    72.          * 训练BP神经网络7 H1 k, Z/ l\\" b& K+ O8 c' S
    73.          * @param trainData+ Q\\" L9 P# W$ f/ m2 b: R
    74.          * @param target
    75. $ \. M( {7 V3 \) x9 O. o  v
    76.          */# {) k\\" w& J% ]\\" _\\" d$ ^0 |
    77.         public static void train(double[] trainData, double[] target) {8 o\\" p+ w' ]$ R5 z
    78.                 bp.train(trainData, target);6 J- C0 R9 _! ~3 W% k
    79.         }+ W( l6 b) I2 C3 e+ R7 O
    80.        
    81. . u\\" c+ ~  E4 g' V, D  h; ?! g2 q
    82.         /**! D2 C# S  k1 _% \+ \# r\\" D
    83.          * 要求bp神经网络返回预测值4 ^# v5 A) l/ k# q
    84.          * @param inData
    85. ! l% r7 n: T5 V
    86.          * @return/ i5 D% E9 b/ ^7 Z7 `* a% H5 o7 k& _) \
    87.          */
    88. ) ?/ a- H* G5 u% Y; {* ^
    89.         public static double[] test(double[] inData) {: `4 N; ~- w1 q6 [4 {
    90.                 return bp.test(inData);
    91. / c& _% Z! V9 z$ n' z, t( I8 p
    92.         }
    93. # F1 [( L% h6 R1 U2 {
    94. }
    zan
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    LYJA        

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