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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;
. @7 F% z3 ^( l. y; c% }8 |2 W
) t/ e q$ y9 J4 O5 {
import java.io.File;
5 Q9 }\\" O4 l6 S
import java.io.FileInputStream;
' }' T+ ^! k$ S1 Q% i
import java.io.FileOutputStream;
9 u7 J$ d- r% C# l* \\\" Y
import java.io.IOException;; |5 I\\" n1 \$ D/ s3 W
import java.io.ObjectInputStream;: T7 e6 W. l* Q' E! C0 c& v
import java.io.ObjectOutputStream;( t; k\\" p/ p* L g }- l
+ ?5 c% g0 W1 D0 U- R; E5 a/ Z7 v' V
public class BPFactory {/ E1 n4 H# _2 R8 Z
/**# c% ]5 b' @4 j. p/ l! m
* BP神经网络元. K0 p: h) }& a: ?
*/! Q: Z\\" ?$ B2 @) f
private static BP bp;( e. _# S% F+ h% x
3 o( ~% x& j1 [. ]' y7 S
/**
; q* I) E# N- q$ u: F. h
* 初始化一个全新的bp神经网络8 I. w: c- r# v% Y/ c
* @param inputSize
/ `; r8 b9 Q2 r1 e* A
* @param hiddenSize
6 x _ G9 `9 X. _/ B
* @param outputSize) F2 g1 G0 R, ]- w( n
*/
9 i5 J1 O& v3 O
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
% R/ ?4 t, d, `2 L
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);+ Z& t8 [. o$ B3 d7 T
}
# J) p+ I5 G2 H3 ~\\" _
3 b) J q b& }0 [, A
/**& `- h1 x }6 G% w. I$ Y4 v2 Z
* 从文件数据中读取bp神经网络
x0 o4 d7 O: V2 D
* @param file; i: J4 a/ W/ M$ ~: g+ _% v
* @throws IOException, K* {9 O* k, U0 v* q8 q0 O3 i& s
* @throws ClassNotFoundException( L1 f/ M7 N* |/ F6 E& m
*/
' I2 `' {7 n1 w$ j
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
& \2 N6 l* J) b\\" c: H
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
! {4 \7 i& P0 u$ s/ l. a4 p
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
, M; O7 c) G b( u$ S2 j
bp = (BP) si.readObject(); 8 _3 Q' `/ Y& t+ s: U4 G1 W
si.close();
6 h d: N- O$ k
}
& P( ]2 I( Q+ U4 _; M
+ [7 P- h- N9 [: L2 p9 U. z
/**
C# M! P s& r4 t0 r) ~
* 将目前的神经网络储存在指定文件# l; n' s9 I5 h7 c* f7 l3 r
* @param file& ~\\" o) }) Q; Q0 t
* @throws IOException3 g. l. M3 T1 S, I9 s$ H5 D. J
*/$ u+ x# p4 T: M' G4 U
public static void save(File file) throws IOException {7 c( Q# ^& w( I& m
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
: Z\\" g- i- [, f$ I# z
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
; p! j( N2 `) ]
so.writeObject(bp);
4 w; P3 O\\" e3 H- c9 v% x8 _
so.close();
2 v7 F, f9 k/ d# F) b9 Q
}( G7 R4 m$ ~* O6 L( [* ?+ O3 q+ `
) g9 e, Z( v9 [! ?0 n2 p
/**: a$ D9 ]. d. \\\" w
* 训练BP神经网络
* m2 x/ {) E3 R( S2 F1 J
* @param trainData! |8 l2 i: `* T
* @param target
; [- y! y+ H4 O5 ~0 j& v
*/
1 X2 J( O/ T* |) S' ]\\" x4 `: J
public static void train(double[] trainData, double[] target) {4 Z0 }1 T1 _$ U4 \# K8 Z
bp.train(trainData, target);4 E\\" u1 v* ^# L8 v3 E. B( h
}! ?- }) J% R, k- T; h5 M\\" d( H
' H' |' O- d- Q\\" t
/**( N5 m4 ~4 a$ y N }\\" k0 Q
* 要求bp神经网络返回预测值
3 v& o& P7 N& x W; O! H
* @param inData# B; D5 F' I/ T+ s9 O4 ?\\" Q U9 A
* @return0 ~( \3 T- t+ \' {8 g
*/( V1 B4 k- o( G, y0 | `
public static double[] test(double[] inData) {( `% D$ {( \5 \1 L: u
return bp.test(inData);
% q u. A. Z7 ^; U
}
- N5 e1 l) {' U- z. I, O
}

package ghost.writer.logic; 
. @7 F% z3 ^( l. y; c% }8 |2 W
 
) t/ e  q$ y9 J4 O5 {
import java.io.File; 
5 Q9 }\\" O4 l6 S
import java.io.FileInputStream; 
' }' T+ ^! k$ S1 Q% i
import java.io.FileOutputStream; 
9 u7 J$ d- r% C# l* \\\" Y
import java.io.IOException;; |5 I\\" n1 \$ D/ s3 W

import java.io.ObjectInputStream;: T7 e6 W. l* Q' E! C0 c& v

import java.io.ObjectOutputStream;( t; k\\" p/ p* L  g  }- l

+ ?5 c% g0 W1 D0 U- R; E5 a/ Z7 v' V
public class BPFactory {/ E1 n4 H# _2 R8 Z

/**# c% ]5 b' @4 j. p/ l! m

* BP神经网络元. K0 p: h) }& a: ?

*/! Q: Z\\" ?$ B2 @) f

private static BP bp;( e. _# S% F+ h% x

3 o( ~% x& j1 [. ]' y7 S

/** 
; q* I) E# N- q$ u: F. h
         * 初始化一个全新的bp神经网络8 I. w: c- r# v% Y/ c

* @param inputSize 
/ `; r8 b9 Q2 r1 e* A
         * @param hiddenSize 
6 x  _  G9 `9 X. _/ B
         * @param outputSize) F2 g1 G0 R, ]- w( n

*/ 
9 i5 J1 O& v3 O
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
% R/ ?4 t, d, `2 L
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);+ Z& t8 [. o$ B3 d7 T

} 
# J) p+ I5 G2 H3 ~\\" _
        
3 b) J  q  b& }0 [, A
        /**& `- h1 x  }6 G% w. I$ Y4 v2 Z

* 从文件数据中读取bp神经网络 
  x0 o4 d7 O: V2 D
         * @param file; i: J4 a/ W/ M$ ~: g+ _% v

* @throws IOException, K* {9 O* k, U0 v* q8 q0 O3 i& s

* @throws ClassNotFoundException( L1 f/ M7 N* |/ F6 E& m

*/ 
' I2 `' {7 n1 w$ j
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
& \2 N6 l* J) b\\" c: H
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
! {4 \7 i& P0 u$ s/ l. a4 p
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 
, M; O7 c) G  b( u$ S2 j
                bp = (BP) si.readObject(); 8 _3 Q' `/ Y& t+ s: U4 G1 W

si.close(); 
6 h  d: N- O$ k
        } 
& P( ]2 I( Q+ U4 _; M
        + [7 P- h- N9 [: L2 p9 U. z

/** 
  C# M! P  s& r4 t0 r) ~
         * 将目前的神经网络储存在指定文件# l; n' s9 I5 h7 c* f7 l3 r

* @param file& ~\\" o) }) Q; Q0 t

* @throws IOException3 g. l. M3 T1 S, I9 s$ H5 D. J

*/$ u+ x# p4 T: M' G4 U

public static void save(File file) throws IOException {7 c( Q# ^& w( I& m

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
: Z\\" g- i- [, f$ I# z
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); 
; p! j( N2 `) ]
                so.writeObject(bp); 
4 w; P3 O\\" e3 H- c9 v% x8 _
                so.close(); 
2 v7 F, f9 k/ d# F) b9 Q
        }( G7 R4 m$ ~* O6 L( [* ?+ O3 q+ `

) g9 e, Z( v9 [! ?0 n2 p

/**: a$ D9 ]. d. \\\" w

* 训练BP神经网络 
* m2 x/ {) E3 R( S2 F1 J
         * @param trainData! |8 l2 i: `* T

* @param target 
; [- y! y+ H4 O5 ~0 j& v
         */ 
1 X2 J( O/ T* |) S' ]\\" x4 `: J
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {4 Z0 }1 T1 _$ U4 \# K8 Z

bp.train(trainData, target);4 E\\" u1 v* ^# L8 v3 E. B( h

}! ?- }) J% R, k- T; h5 M\\" d( H

' H' |' O- d- Q\\" t
        /**( N5 m4 ~4 a$ y  N  }\\" k0 Q

* 要求bp神经网络返回预测值 
3 v& o& P7 N& x  W; O! H
         * @param inData# B; D5 F' I/ T+ s9 O4 ?\\" Q  U9 A

* @return0 ~( \3 T- t+ \' {8 g

*/( V1 B4 k- o( G, y0 |  `

public static double[] test(double[] inData) {( `% D$ {( \5 \1 L: u

return bp.test(inData); 
% q  u. A. Z7 ^; U
        } 
- N5 e1 l) {' U- z. I, O
}

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