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升级   20% TA的每日心情 | 开心 2014-4-16 14:59 |
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签到天数: 3 天 [LV.2]偶尔看看I
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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 : E& \+ E$ a% m3 E! h4 S$ n
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) C( {" Z8 e+ A# C: X) d, v
8 B* T) v( i+ o) B T* e8 C
6 W3 v2 b% |5 G1 J. g
7 b0 r0 N; C5 s8 [7 ?( } R
 - package ghost.writer.logic;9 o( r( E' T! i! e* a2 ~
- v9 j, Y6 J `$ e\\" {8 D
- import java.io.File;' y C* f: e3 a u
- import java.io.FileInputStream;
- 4 O! P& j2 [* G( {) u
- import java.io.FileOutputStream;! K7 J, Z; J+ q5 s- |
- import java.io.IOException;- _; c; X9 v/ H E) C
- import java.io.ObjectInputStream;2 d0 H# t5 X2 o% G* ^ p
- import java.io.ObjectOutputStream;; |) a7 P5 v, @# O: [
- / \& ?! O7 @- g) G
- public class BPFactory {0 B& D6 _8 t' { f0 N\\" j
- /**
- # z( \/ X3 t6 F4 W' u
- * BP神经网络元3 _% H( L r! d+ t9 N' d# E+ @2 b' N
- */9 ~% d' K) n2 l. V
- private static BP bp;
- % H7 ?' I2 u% q; B3 @/ q5 |
- 4 T/ r3 w/ q3 z; g4 R, p) j
- /**
- 4 Z. c: B$ \& s6 W( A7 e
- * 初始化一个全新的bp神经网络
- \\" {$ b Z) }8 j) R+ X- O. n* q
- * @param inputSize
- ! a. z$ e: O0 G% G6 N
- * @param hiddenSize 2 Q- {$ [* d+ C {
- * @param outputSize
- , E8 S% }' G$ I# u7 s
- */0 b% [, m C/ d9 i( }\\" v' G3 }$ M4 k
- public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {/ T, Y+ I- u3 ^/ v2 \
- bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
- ' f8 {# _6 W5 O7 c1 |! U
- }
- . F' d3 I, s3 f4 I
- , Q0 S' C& J& i. T! T5 I* h
- /**/ T9 t8 O- I0 l5 T ?
- * 从文件数据中读取bp神经网络
- 6 x4 y/ W4 C$ [. Y6 t+ {
- * @param file6 P$ _; }; G9 k, t
- * @throws IOException5 v9 I# }3 z+ ]4 X3 Y' F( e
- * @throws ClassNotFoundException
- ; D1 h' D5 C' u5 C' N! @3 M( O
- */
- # l; S! y0 I0 n% [+ |( z% v
- public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { s7 X1 B: \5 r1 y! X
- FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
- 0 B4 v' l9 A$ W* b d* e
- ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); - g& P, |& L; a2 ?, x; l$ P! S. B\\" W
- bp = (BP) si.readObject(); / @8 g\\" ^- D9 h$ n& O& G
- si.close();' W% C2 \3 v5 g- V& D- r$ Y
- }$ `; O* @, g4 q% L7 h+ S1 G; b
-
- & B( i3 g3 S. ~) }
- /**8 V0 q! s8 D, n* f3 _0 N
- * 将目前的神经网络储存在指定文件
- 6 z; W5 Z2 Z7 @6 }8 q% Z% v- R
- * @param file
- 0 a2 F# n8 x- x5 M# G
- * @throws IOException
- 0 D6 ]0 ~- ]) X) b) [$ V
- */0 q2 o4 e$ w- S0 \6 D) F( g
- public static void save(File file) throws IOException {1 V: K) ]3 ~0 {& N9 d/ o! J& _
- FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);3 X! a% Y! j) x+ g
- ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
- & X- P1 s# Q% h& Y i( C& y/ E
- so.writeObject(bp);
- , a7 n- L* J% ?2 q; E% g
- so.close();0 S! i9 N- J+ c2 G& G# L
- }& O( r- Z5 T) A/ p
- 2 c2 t. a) r% X1 J7 L
- /**
- - A3 M7 C! |% t8 N F0 f* \- m
- * 训练BP神经网络0 q/ ^+ P; @9 b
- * @param trainData# z e L/ |# X7 K x
- * @param target$ l; c/ F; Z. g\\" @9 l. Q
- */
- & i0 J2 Y2 }& V4 j/ V5 ^
- public static void train(double[] trainData, double[] target) {& K/ z; R* S% [# I8 V- A( @
- bp.train(trainData, target);& u0 L9 k7 \$ k x1 j' J
- }8 y1 c1 {, W7 A; z
-
- - ^% b* Y0 H, G4 y( w
- /**2 \$ m5 a& ~$ ]% _9 v; I
- * 要求bp神经网络返回预测值1 E2 @% C* ~! e
- * @param inData
- 3 i* B a/ ~& C& h' U& Y: d/ O6 T
- * @return
- \\" u2 c9 U# o9 |/ b; m! E4 i
- */ u3 r! ~8 J7 N
- public static double[] test(double[] inData) {
- : p. O9 C7 |' Q0 {
- return bp.test(inData);; j, ?5 y* l8 S9 r' j( b4 L
- }' K- u! }! B) Q3 p x# n
- }
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zan
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