0 S( I7 B; R; g. _' e% o) e #include "iostream.h"
: `1 w3 E- E: k4 w8 L* @ #include "iomanip.h"
' J3 G* ^4 l1 m1 h9 f #define N 20 //学习样本个数3 f2 \9 n! G# }2 j% v7 ~
#define IN 1 //输入层神经元数目, G% w, i+ h- S5 ?' l
#define HN 8 //隐层神经元数目
* X: r, v! D; i5 b D# I; v" I #define ON 1 //输出层神经元数目+ T6 Z' D7 ^. ]7 r6 f4 d. E$ L
double P[IN]; //单个样本输入数据! s) R, q: ]' L+ Z6 s
double T[ON]; //单个样本教师数据
0 {0 F0 R9 c1 L8 j5 X' L5 a double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值0 T8 H: T, _: O5 M/ `
double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值: A, ^9 i( d8 g1 E
double X[HN]; //隐层的输入
. s ^, t1 ^" h& U u" Z) x" q double Y[ON]; //输出层的输入" m& k/ O( ^/ _" B5 q! P# ?
double H[HN]; //隐层的输出
$ U0 m) L* Z$ u& w double O[ON]; //输出层的输出: A. ?' }- F y8 h( y
double sita[HN]; //隐层的阈值1 D, Z1 `/ [( v7 P+ e8 M
double gama[ON]; //输出层的阈值" r' k% D6 U+ i- n7 x0 q7 a4 s
double err_m[N]; //第m个样本的总误差
; l/ o, N" U- e J1 L6 E J/ v8 K double alpha; //输出层至隐层的学习效率
2 Q% H: d5 x5 M G" t double beta; //隐层至输入层学习效率
( Q) X; M. ~8 E; d. b9 g //定义一个放学习样本的结构
8 N1 L7 p/ x# [! }3 \ struct {# y D6 G2 k7 h- k* e j' C9 U8 v
double input[IN];
+ P, [" C' Q1 l0 S; K( v+ c double teach[ON];
8 J( K D7 t3 e) y7 ]) `- } }Study_Data[N][IN];5 ~9 F* x, t& K2 L7 ?. J/ J
& X+ z+ D$ R* n, |7 w* d4 k
///////////////////////////) X( T/ _2 N4 H. E
//初始化权、阈值子程序/////
( p. Q4 u" g0 ?& v$ N A; \3 l ///////////////////////////4 ~4 U% x6 |! e5 Y. {" X4 r
initial()( K$ [7 N! n: `, V. C8 G4 R
{. D5 N/ A$ }1 J1 T; L$ a ^1 l
float sgn;5 D j# ^3 l& a4 ?
float rnd;
" I' l3 @5 X7 u6 _6 h9 U4 N2 G4 } int i,j;
' }2 |0 ]6 Y- w/ k# m' m4 C" m //隐层权、阈值初始化//. l. m% b, R3 A6 |# Q/ O
{
# S" E: I% z" G+ L //sgn=pow((-1),random(100));2 q) E, K, x& D3 ^; o% I5 ]
sgn=rand();
% t# `4 Y1 n! }7 f( T rnd=sgn*(rand()%100);# P; k& ]( M6 i0 Q
W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。
' L. u2 k, O; A% ?- _3 E- }* t4 f }
. O$ D$ f; h/ N. J6 T //randomize();
5 s. B+ |: X% i. Z {
4 V. n3 _0 S+ ?% G `* E: a //sgn=pow((-1),random(1000));4 {0 c- \. E& y" S
sgn=rand();/ w) Z, I0 V6 M. \" [
rnd=sgn*(rand()%1000);" b; N' y0 q3 }+ K. n! i7 k
sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化
0 L# p4 @) l& a' l+ g! D cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;
/ Y: k6 a2 y$ M, k/ ]3 i' q' Q }
" n* z! s; G O" L6 v; i, E- p. x //输出层权、阈值初始化// C4 Y" l% J0 o: E9 S B
//randomize();
. N$ _+ Q" f) r' c, W2 Q. z( | for (int k=0;k<ON;k++)4 k& m8 R9 g+ Q0 {& n( x. b
for (int j=0;j<HN;j++)
' E; ]: W% A2 x$ v {3 i% s# v) v3 {+ O, @
//sgn=pow((-1),random(1000));
1 y# s- D; P& t sgn=rand();% a8 ^' `" l! N' G* C
rnd=sgn*(rand()%1000);" ^. @" `! y7 B% A
V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化5 Z! \: V5 d `
}0 Q' y" ~* h7 r* a
//randomize();+ r6 L" x2 \7 T/ K9 P8 k
{' e: E* G& t) @2 g
//sgn=pow((-1),random(10));
; Z% C2 j# k/ U% ? c' m" J1 b/ r sgn=rand();
6 C5 C% `' o* _ rnd=sgn*(rand()%10);, o7 F: \2 K/ i8 ?. {5 Q
gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化
1 h6 d& T+ c, r: R cout<<"gama[k]"<<endl;
8 U, r* a: F% v; e }
' p: S: K$ J+ E! k8 ? return 1;9 X1 E! g" s- e2 R8 Z$ i f4 x
: d( K. `- ?) t* G }//子程序initial()结束
0 D4 A) s* a1 s3 O2 R' u9 x4 ` [0 d ////////////////////////////////
. B: m( t! t4 v: b! m ////第m个学习样本输入子程序//// \6 z0 l+ Z2 ]+ a3 s2 E
///////////////////////////////" H( V2 B7 C4 \( ^
input_P(int m)
& A" {/ p6 p$ @5 \; K {
( l3 J2 Z7 W2 x: ^( G for (int i=0;i<IN;i++)
% f" b* f( K# M6 S, W! j1 w P=Study_Data[m]->input;/ r' k3 e$ Z& h! `
//获得第m个样本的数据
7 b, r _* f2 x/ l- u //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入:
5 s6 d v5 w8 m7 y7 _. }1 | //P[%d]=%f\n",m,P);, C! v3 {1 m5 n+ k0 O* c
return 1;5 Y1 v1 f( E- V2 ?
}//子程序input_P(m)结束' o# C7 G+ J0 j# C, }$ A
/////////////////////////////5 G2 i( L& h% G8 i% z" a ~
////第m个样本教师信号子程序//+ @" ?9 j8 o; @+ G
/////////////////////////////2 ~$ l; H T5 a$ m8 Y% h
input_T(int m)
e& r7 K8 n6 f7 [ ~7 U8 y {
" F3 S3 q! n# E for (int k=0;k<m;k++)$ n# Q/ I4 P, S; D# v+ Z
T[k]=Study_Data[m]->teach[k];
) x, s& u5 F" D+ s) F7 E3 c8 }: H4 m4 ` //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号:T[% d] =%f\n",m,T[k]);
1 ]: X" V) ]: O1 D4 J return 1;
1 d7 e- y7 c( m4 c- e2 \ }//子程序input_T(m)结束
0 o) w0 G0 A* P8 _ /////////////////////////////////) U6 |$ J0 w6 C0 U: r+ l8 ?7 Y
//隐层各单元输入、输出值子程序///
5 e/ Y; J" z* ]5 I /////////////////////////////////, S4 o' R$ _! ~/ v
H_I_O(){
' v# C$ j$ Q. h$ m! o double sigma;
+ C# U$ X8 e) ~# ^! v int i,j;+ ~% R B* b* h' g: W: ^: T- N
for (j=0;j<HN;j++)) [( b% o+ e: I# Q
sigma=0.0;( d7 |/ h. I# j4 @, U' Z! e
for (i=0;i<IN;i++): X4 G3 o6 Z6 ~# ?
sigma+=W[j]*P;//求隐层内积
; l: G( ~! \* W$ E }% n% b, J, P, ~
X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入
# d3 a/ y. R0 E( K9 Z( [ H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出
; X( d9 N) a$ R& ~. Q- ~- g; S }3 V% l M/ `8 a9 I6 E
return 1;2 t. A: p8 L2 L( d; v/ w$ e
}//子程序H_I_O()结束) ^7 C) n" W1 W( E& Q
///////////////////////////////////
# _7 O* ?0 \) E* v8 g# a //输出层各单元输入、输出值子程序///
* r# q7 ?3 F9 k J ///////////////////////////////////+ m, b6 n" _: n( q, |" Z, K" u
O_I_O()7 V3 I) c8 X. C5 o9 }
{6 ]+ J; T6 M$ P. G& d
double sigma;8 |5 x$ g2 J/ P- _ D" _
for (int k=0;k<ON;k++)# d3 A) d9 [$ e4 @0 H
sigma=0.0;
; ?# K9 b6 c8 v for (int j=0;j<HN;j++)
* p# L- i6 U2 D sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
. W8 g9 ^$ u! g2 l2 ? }. I q E. O3 ~$ X8 x9 v. L: N
Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入
7 r" h* M1 }- N: B; {1 \( w7 t; D O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出& A; N% v( c) Q' a( Z# \
}' i9 }8 f+ I) f. b# o& x
return 1;
7 C4 | \4 O6 z' C }//子程序O_I_O()结束
$ p" D+ O$ ]" k //////////////////////////////////// R/ X8 t9 ]3 f' `. o" R
//输出层至隐层的一般化误差子程序////# P1 r- E4 ~0 u& R7 {$ f: `
////////////////////////////////////" E. y* `; |0 J& y
double d_err[ON];
2 o) ^( B* y1 J8 }1 R, H) T1 ^* r6 l Err_O_H(int m), O2 D; W! j' u: O& q# e
{
0 c. o6 X, f0 ?8 v double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的. H; c8 y* p0 ^) ~1 X0 I
double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
9 ]; g! r) n+ w% q1 j/ u! u //for (int output=0;output<ON;output++) //output???" ^! c* k1 A. y( N' J) ~
for (int k=0;k<ON;k++)3 L1 S2 {5 m5 p8 R( F8 C/ p
abs_err[k]=T[k]-O[k];9 ]. o4 _) S, R: h' I
//求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差
$ d; g' q3 L& ?5 } sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差
, M$ D( g/ [; w; R d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);//d_err[k]输出层各神经元的一般化误差, B B+ B2 A+ Y7 E
}. Y2 ^* A c- I) U
err_m[m]=sqr_err/2;//第m个样本下输出层的平方误差/2=第m个样本的均方误差% O: a' E; I% e- m. s* Z% t" `
return 1;' P$ t9 h/ {( S, Z- e+ c: \! z" K) K
}//子程序Err_O_H(m)结束
2 a+ t' ]; S/ K* X% Z; S ////////////////////////////////////" C& A- F( e' m) o8 `
//隐层至输入层的一般化误差子程序////
; Q4 L4 z9 ]( C" b ////////////////////////////////////0 Q/ @) [9 @0 \( h
double e_err[HN]; x. N% Y" I0 i. C; H* }
Err_H_I(){8 a/ O7 m D2 R/ J5 g
double sigma;
* {. O0 @# ^$ a. f$ P" L //for (int hidden=0;hidden
9 \% S6 X2 K- g3 `% |* r for (int j=0;j<HN;j++)
$ W6 C3 B1 }" B! `4 _' k sigma=0.0;4 [" F# ]- Z' M( w1 j
for (int k=0;k<ON;k++)
3 g ?" j7 o( a sigma=d_err[k]*V[k][j];# [$ F8 N/ H7 I1 R' n) ?, w# P
}
- j3 d3 J7 R1 U% S0 ~( D e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差/ {6 z# x! J6 y5 G* S9 }3 V
}6 J( f/ Y1 O. [5 L( o) ] ^
return 1;0 H, V8 }1 x$ c1 N: m; `: y
}//子程序Err_H_I()结束5 u$ z# P* [; O* ~2 O
////////////////////////////////////////////////////////
% G7 i8 z# a$ ? _0 ? //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////
0 b/ T4 t; o9 ^2 W ////////////////////////////////////////////////////////
6 E7 S Q9 O( B7 w( z, V( j Delta_O_H(int m,FILE* fp)
+ z: [; Y3 x5 u' O9 ` {' P0 P4 e! w3 U' e. z: K
for (int k=0;k<ON;k++)8 q+ q0 i6 Z& B. v4 f
for (int j=0;j<HN;j++)
7 j' e. k" T9 C: u2 U //cout<<"第"< , r: q" ^" O# b
fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,W[k][j]);
& @7 U# I1 n; \: G# a( x7 s V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整
4 ?1 _" `) W& o+ Y( w" U }8 o- F& O4 J/ \5 B) d9 \
gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整( m9 I0 o. ^% P
}
: C' h! [7 j" X+ D* q; s return 1;/ W4 ~) N) a6 { v
}//子程序Delta_O_H()结束
: W( m* o6 t8 O$ r& p% L /////////////////////////////////////////////////////
7 W6 A" r% V+ |/ A2 Y1 V //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////) j) I+ o: [. X3 g( Q, e. l
/////////////////////////////////////////////////////
p! b7 U7 s3 s" g4 v" K Delta_H_I(int m,FILE* fp)
$ C6 h8 O. h# l x" d6 T; C) y4 C {0 e& I% g, z! b- O' F& A+ M6 W
for (int j=0;j<HN;j++)
5 b7 F# }9 `3 S, @2 l1 b for (int i=0;i<IN;i++) * H: p3 |" q/ R' x% y! A! P6 t
//cout<<"第"< fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,V[j]);6 k* x6 @! Y+ t! I" Y
W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整$ f1 C1 \$ j% k
}8 r6 H. f7 X- x( R' I
sita[j]+=beta*e_err[j];
; O/ f" M6 f2 L7 O }
% V* a2 Y l K8 e5 p; \ @ return 1;4 ?2 O: Q. O7 W6 t! P
}//子程序Delta_H_I()结束
- c) z* E- y% i& L# ~4 j9 q4 g /////////////////////////////////# j2 g5 P# ]4 U4 g% P
//N个样本的全局误差计算子程序////3 f8 i& U' s8 t. E% X, k" n; i
/////////////////////////////////
0 e. w" J6 N% U, E double Err_Sum(); v1 [" j; f9 { n( Y. o
{ l/ L% X3 e' w4 N
double total_err=0;" d3 }( @5 P: t4 ^7 e6 N. m, f3 l
for (int m=0;m<N;m++) 1 _' W( o( a7 D
total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差
0 K# i Y% F: Z1 P( B( T0 ? }
* J3 g5 q% L- l9 x ^1 P return 1;
% [: i! `; B7 w" e& M0 M. } }//子程序Err_sum()结束$ {, j# S, P* _3 E3 \" ~3 Q
/**********************/
$ d+ @: @8 l( u! {0 |, G3 ~ /**程序入口,即主程序**/ _7 I1 @' u* |2 v2 v% W$ O
/**********************/5 `$ I8 k% }( X) L3 }
main(): h6 y) p6 Q" E) A4 }) i0 l5 ?. T
{9 w1 ~. [9 t+ j% ~. o- j# H& D
FILE *fp;
2 o9 f5 }+ v+ T( G0 x7 N double sum_err;! N0 n& m+ P6 f
int study;//训练次数0 v4 c% o, ]& s
if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)* F1 |- F. l$ d$ L
{
; J! j9 p- Q( S/ N1 Z& f printf("不能创建bp.txt文件!\n");
) o5 z8 X7 e1 l9 { exit(1);
2 A" ]! z* L6 Y% q, W2 q' x }5 k$ q0 e- ]% F( R5 Y
cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";8 l8 d4 l( D' w# L& q. ?- m
cin>>alpha;: x0 m0 j9 q* H- _9 }! h
cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";! g0 \# V# k# F/ g9 }: E$ e
cin>>beta;/ f- u: _+ S: j y' i/ Y
int study=0; //学习次数0 A' \5 c% b' F/ \9 g
double Pre_error ; //预定误差. q5 q- A4 z3 [: A
cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";
/ ]8 [! N" m {2 v0 W+ l9 l cin>>
re_error;
$ R- Y. O: B6 L: T5 X int Pre_times;
9 x/ g5 j5 Z: y cout<<"请输入预定最大学习次数
re_times=\n";9 Z( K+ o) c+ ^3 h, a+ `
cin>>
re_times;9 H d1 e& Q& q3 f4 Q
cout<<"请输入学习样本数据\n";% V" E) J6 _$ i! {( _
{
2 @0 L: ~& h+ c) N for (int m=0;m<N;m++): b+ z& y5 Z3 d; J3 O( |
cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl;
/ r4 L+ P; y# B2 H for (int i=0;i<IN;i++)
: f4 J! @5 C0 H4 I; {( r cin>>Study_Data[m]->input;
% i- w. D5 {, K' _/ N/ Y U9 t }1 }9 m4 B) {3 Z! |7 G; L7 V
{
5 q2 S) m e4 K for (int m=0;m<N;m++)
" {: i! Z } {8 n( l cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl;
A z, b8 W8 y# _* [& E0 _ for (int k=0;k<ON;k++)
- o" U/ l8 g3 |+ G% h; e$ [ B cin>>Study_Data[m]->teach[k];9 L$ C2 q( ~0 G
}
3 n; \: F, u8 Q$ ~- b initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) 4 W5 |$ [. c g Z' \; V) f7 S g
do" i4 j/ M8 d7 a; O
{
7 Z7 S6 v7 Z! ~% g) o ++study; ///???
, V' Z; S8 X5 c0 v! q for (int m=0;m<N;m++) 2 w. t M4 Z4 b8 I4 J
{
, B' }: O6 a' e% x; g input_P(m); //输入第m个学习样本 (2)
$ O/ V; j& s7 ~# F input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3)
& E6 |1 A4 \9 b! \# E H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)
0 H5 q4 N5 Y& i* l O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)
8 O! _6 w5 ~: ^ Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) 7 j7 x) i9 n b% c; w
Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)
: s% C& F" B) Y$ h Delta_O_H(m,fp); //第m个学习样本输出层至隐层权阈值调整、修改 (8)9 v) w6 u$ s$ \" U$ a
Delta_H_I(m,fp); //第m个学习样本隐层至输入层权阈值调整、修改 (9) F9 g# E/ w# O2 W# \
} //全部样本训练完毕 a# G+ q/ G8 V) r' u [
sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10)! r% |& R) b S$ T( S9 x; t
{
+ a) ?) h( E3 [4 W$ ?" X cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;7 Q6 q' L# S3 U; @
fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为:%f\n",study,sum_err);9 D! A5 D3 i8 f
}
. W6 B+ A# h$ i. W. J q9 w while (sum_err > Pre_error) //or(study
1 j& m& o. n( G* q: \4 r { //N个样本全局误差小于预定误差否? 小于则退出 (11)
5 j# f2 }' {' q/ T+ k cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;
* ]8 h! D) Y! a+ Y. t fprintf(fp,"网络已经学习了%d次,现在的全局误差为:%f\n",study,total_err);; D/ E( j' r: b
fclose(fp);
, W. d4 F# N( _- e }
$ B; X. R% N+ ?- { char s;
! u- v/ h Q7 J( A9 o cout<<"请随便输入一个字符,按回车退出程序!\n";
- V, y* _% ^& r, e cin>>s;
7 q* F9 x1 o& N9 L return 1;8 e/ j; C" L! y/ ?2 r! W
}