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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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发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |正序浏览

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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
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;
: b, W3 U& {- E5 w w3 E% f
/ Q' U8 f/ ]) |
import java.io.File;/ F1 i/ e! x* r- w
import java.io.FileInputStream;\\" ]3 C( u; k @$ Z$ X2 r6 L* x
import java.io.FileOutputStream;9 O' q+ K' ^* V
import java.io.IOException;
# L9 ]/ g: [% Y) z4 d
import java.io.ObjectInputStream;) z1 j/ U6 r\\" `9 w# e
import java.io.ObjectOutputStream;
7 e) f9 {\\" m! i, K* y! X
( Y- Z+ @$ z. L- M3 P* K* j
public class BPFactory {
) a# u6 p/ p1 E. w) f
/**( s: {* n; K0 T; R: J
* BP神经网络元3 G: {; Q. }. H+ h8 n) c: C
*/7 x# j9 b' M6 F; c9 t\\" |
private static BP bp;$ k4 L F* H4 Q0 T$ ?! m
# E/ j7 z* R\\" M- q |
/**4 t6 I f8 G0 f& Z3 y2 Z, C- N
* 初始化一个全新的bp神经网络
\\" Q* U) }) Z; B( f* w
* @param inputSize
* r# }& D; d3 V4 C9 t
* @param hiddenSize ! \4 `\\" \9 K+ M* J5 p
* @param outputSize
# m8 N% B1 l9 B$ |\\" O/ I1 G
*/3 B& A# Y& K q; _1 {( B
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
& u1 r8 ^5 J/ M6 q, R% O
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
/ L$ I5 ]; e- K W* f4 a
}. y$ n5 B- i8 E, x- \8 |% i6 A+ m\\" X
' c# q, f/ Q& \1 r! G D
/**- G9 J1 r ?4 c; e9 ~+ \% u
* 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
* @param file# E# \2 i* e* G) M N( u
* @throws IOException
* @throws ClassNotFoundException8 f$ e) ]# m* Y$ @
*/
# G: G# }, S+ ]( U
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
+ W: Y2 u) H+ l( W0 A9 Z
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);, J7 l. }1 ~! q) x
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 8 O% \6 } c7 U( a* z
bp = (BP) si.readObject(); b) o' J\\" Z* @) G _- @
si.close();
E- x% g9 }( m2 H& @
}
) s6 J$ f* a+ t8 i v( `5 M
/ A+ T$ o; C$ O# i0 y& b. b
/**6 n. U5 w& Y1 E0 Y3 |9 j
* 将目前的神经网络储存在指定文件2 \6 c9 i$ v* g0 l7 c
* @param file8 i2 N& v' V0 [/ P* M, K2 d! v5 j1 G
* @throws IOException4 d# y/ C6 Z1 E\\" e\\" a\\" k/ w: p7 J! @
*/
, P\\" {& e! n6 I7 i
public static void save(File file) throws IOException {! u0 y9 ]4 Q6 E# a1 X
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
: }( `8 m3 d0 o) c
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);' g7 g$ |2 I i) q6 P
so.writeObject(bp);
6 Z' l# m* e' b9 e$ I
so.close();1 D& B7 f% G9 a3 \* j; j
}1 u4 ^# h- C$ C$ \0 X/ w4 d* |
% r3 R$ \+ _# O, @5 ]' O- _
/**
\\" m% t7 c4 K- n% `+ n
* 训练BP神经网络7 H1 k, Z/ l\\" b& K+ O8 c' S
* @param trainData+ Q\\" L9 P# W$ f/ m2 b: R
* @param target
$ \. M( {7 V3 \) x9 O. o v
*/# {) k\\" w& J% ]\\" _\\" d$ ^0 |
public static void train(double[] trainData, double[] target) {8 o\\" p+ w' ]$ R5 z
bp.train(trainData, target);6 J- C0 R9 _! ~3 W% k
}+ W( l6 b) I2 C3 e+ R7 O
. u\\" c+ ~ E4 g' V, D h; ?! g2 q
/**! D2 C# S k1 _% \+ \# r\\" D
* 要求bp神经网络返回预测值4 ^# v5 A) l/ k# q
* @param inData
! l% r7 n: T5 V
* @return/ i5 D% E9 b/ ^7 Z7 `* a% H5 o7 k& _) \
*/
) ?/ a- H* G5 u% Y; {* ^
public static double[] test(double[] inData) {: `4 N; ~- w1 q6 [4 {
return bp.test(inData);
/ c& _% Z! V9 z$ n' z, t( I8 p
}
# F1 [( L% h6 R1 U2 {
}

package ghost.writer.logic; 
: b, W3 U& {- E5 w  w3 E% f
/ Q' U8 f/ ]) |

import java.io.File;/ F1 i/ e! x* r- w

import java.io.FileInputStream;\\" ]3 C( u; k  @$ Z$ X2 r6 L* x

import java.io.FileOutputStream;9 O' q+ K' ^* V

import java.io.IOException; 
# L9 ]/ g: [% Y) z4 d
import java.io.ObjectInputStream;) z1 j/ U6 r\\" `9 w# e

import java.io.ObjectOutputStream; 
7 e) f9 {\\" m! i, K* y! X
 
( Y- Z+ @$ z. L- M3 P* K* j
public class BPFactory { 
) a# u6 p/ p1 E. w) f
        /**( s: {* n; K0 T; R: J

* BP神经网络元3 G: {; Q. }. H+ h8 n) c: C

*/7 x# j9 b' M6 F; c9 t\\" |

private static BP bp;$ k4 L  F* H4 Q0 T$ ?! m

# E/ j7 z* R\\" M- q  |

/**4 t6 I  f8 G0 f& Z3 y2 Z, C- N

* 初始化一个全新的bp神经网络 
\\" Q* U) }) Z; B( f* w
         * @param inputSize 
* r# }& D; d3 V4 C9 t
         * @param hiddenSize ! \4 `\\" \9 K+ M* J5 p

* @param outputSize 
# m8 N% B1 l9 B$ |\\" O/ I1 G
         */3 B& A# Y& K  q; _1 {( B

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
& u1 r8 ^5 J/ M6 q, R% O
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
/ L$ I5 ]; e- K  W* f4 a
        }. y$ n5 B- i8 E, x- \8 |% i6 A+ m\\" X

' c# q, f/ Q& \1 r! G  D

/**- G9 J1 r  ?4 c; e9 ~+ \% u

* 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

* @param file# E# \2 i* e* G) M  N( u

* @throws IOException 
. w& `3 u& J( I. O* ]5 g2 K4 B6 g& c: x: h
         * @throws ClassNotFoundException8 f$ e) ]# m* Y$ @

*/ 
# G: G# }, S+ ]( U
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
+ W: Y2 u) H+ l( W0 A9 Z
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file);, J7 l. }1 ~! q) x

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 8 O% \6 }  c7 U( a* z

bp = (BP) si.readObject();   b) o' J\\" Z* @) G  _- @

si.close(); 
  E- x% g9 }( m2 H& @
        } 
) s6 J$ f* a+ t8 i  v( `5 M
        
/ A+ T$ o; C$ O# i0 y& b. b
        /**6 n. U5 w& Y1 E0 Y3 |9 j

* 将目前的神经网络储存在指定文件2 \6 c9 i$ v* g0 l7 c

* @param file8 i2 N& v' V0 [/ P* M, K2 d! v5 j1 G

* @throws IOException4 d# y/ C6 Z1 E\\" e\\" a\\" k/ w: p7 J! @

*/ 
, P\\" {& e! n6 I7 i
        public static void save(File file) throws IOException {! u0 y9 ]4 Q6 E# a1 X

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
: }( `8 m3 d0 o) c
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);' g7 g$ |2 I  i) q6 P

so.writeObject(bp); 
6 Z' l# m* e' b9 e$ I
                so.close();1 D& B7 f% G9 a3 \* j; j

}1 u4 ^# h- C$ C$ \0 X/ w4 d* |

% r3 R$ \+ _# O, @5 ]' O- _
        /** 
\\" m% t7 c4 K- n% `+ n
         * 训练BP神经网络7 H1 k, Z/ l\\" b& K+ O8 c' S

* @param trainData+ Q\\" L9 P# W$ f/ m2 b: R

* @param target 
$ \. M( {7 V3 \) x9 O. o  v
         */# {) k\\" w& J% ]\\" _\\" d$ ^0 |

public static void train(double[] trainData, double[] target) {8 o\\" p+ w' ]$ R5 z

bp.train(trainData, target);6 J- C0 R9 _! ~3 W% k

}+ W( l6 b) I2 C3 e+ R7 O

. u\\" c+ ~  E4 g' V, D  h; ?! g2 q
        /**! D2 C# S  k1 _% \+ \# r\\" D

* 要求bp神经网络返回预测值4 ^# v5 A) l/ k# q

* @param inData 
! l% r7 n: T5 V
         * @return/ i5 D% E9 b/ ^7 Z7 `* a% H5 o7 k& _) \

*/ 
) ?/ a- H* G5 u% Y; {* ^
        public static double[] test(double[] inData) {: `4 N; ~- w1 q6 [4 {

return bp.test(inData); 
/ c& _% Z! V9 z$ n' z, t( I8 p
        } 
# F1 [( L% h6 R1 U2 {
}

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