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[转帖]C++的BP算法源程序

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    发表于 2004-12-15 21:18 |只看该作者 |正序浏览
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    2 f2 i2 |7 Y& n& s f8 n
    9 B9 V C* i$ F( N' I3 [2 \

    #include "iostream.h" , L: L l) I) f, G+ H4 ]( v #include "iomanip.h"4 o3 S4 N. c. f9 {5 t, |6 g, T! @ #define N 20 //学习样本个数/ z2 Y1 h8 Y2 w; y #define IN 1 //输入层神经元数目0 O, o5 e/ C2 G #define HN 8 //隐层神经元数目0 V/ k1 |$ {8 G U #define ON 1 //输出层神经元数目 - ~7 n, \ n7 z/ ] double P[IN]; //单个样本输入数据 % }* u. O& X2 A6 G7 m. a double T[ON]; //单个样本教师数据 " S) W, \) z, L4 } double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值 1 T S0 @' j* F7 U double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值& c8 h& {# _4 J- c; z1 a double X[HN]; //隐层的输入& ]- L% P/ U! [9 @7 b* ` double Y[ON]; //输出层的输入 6 S$ O- }! x0 m3 L Q; ^ double H[HN]; //隐层的输出/ [7 |) x* o" T. ?/ p5 `8 F double O[ON]; //输出层的输出 5 a, p/ ^* ]- S8 _ double sita[HN]; //隐层的阈值 6 _6 j$ A/ r6 |+ |9 J( y double gama[ON]; //输出层的阈值 . p: |9 D3 ?! x# ^) h' t$ Y double err_m[N]; //第m个样本的总误差 H6 O0 D' V3 w* {. S double alpha; //输出层至隐层的学习效率 , h4 b& `* p2 F v, P+ N; M3 K+ K double beta; //隐层至输入层学习效率 8 h8 Q, T% v/ ` y //定义一个放学习样本的结构 " ]1 U+ H7 q; J- U2 t3 R! W struct {7 B& \8 `% m9 A, l! K double input[IN]; ( i- b Z/ H" _9 [8 n; _ double teach[ON]; ' I2 f& S3 Q2 o5 U }Study_Data[N][IN]; ; q5 ^4 E9 y8 U( |6 C + }1 |' z7 i: B /////////////////////////// m$ c" Z4 k' f U' X1 |% k //初始化权、阈值子程序/////9 p8 q6 t( d, t; T ///////////////////////////: @3 W5 x" d7 @+ ]0 J0 ] initial() 5 a8 L# Q2 z* o6 n( [" m { : v* B" ]4 K+ e% N$ o7 v float sgn;7 A' n+ v9 B5 f C1 M float rnd; + w6 C" o+ p! D) c- q int i,j; 5 ?* d2 V5 U( F; ? //隐层权、阈值初始化// 9 ]) T9 n; R+ V( ^/ x- i { ; O+ }8 ~4 G9 W4 f3 s0 k //sgn=pow((-1),random(100)); ! s* B) w" Z2 G# H7 o1 s sgn=rand(); " \" X8 d' o: I$ L' V& Q1 @: U9 f rnd=sgn*(rand()%100);8 O' P2 n. Q' O; C! } W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。9 J$ q4 C/ w% E1 T* D0 } }) U* n* Z% H3 ?5 [$ ^ //randomize();( j' c2 C$ a, I! K { 4 ~9 x1 K, Y$ G6 u9 O //sgn=pow((-1),random(1000)); 4 p/ }: N: b8 A0 D sgn=rand(); ' N% y/ G& [5 J/ p+ l5 f rnd=sgn*(rand()%1000);+ C/ B/ [6 o; X6 v2 l# x sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化: {! v; X) x' |+ q8 S4 B, D& Y1 | cout<<"sita"<<sita[j]<<endl; # V e- c4 V& W. I- s }3 S! `- E) v7 p5 ^ //输出层权、阈值初始化//) S8 w, o4 p7 H //randomize(); . r6 \# w$ c! {+ ^* ]' H) O6 P* P for (int k=0;k<ON;k++) r, `8 D) {1 H5 ~$ `, A for (int j=0;j<HN;j++) 1 \$ H1 c2 c( F9 P; R1 V' [ {* D& K( e) }, F! Y* i //sgn=pow((-1),random(1000)); . \) o+ u# c/ o sgn=rand(); 2 p8 h, G% k3 s1 V5 l rnd=sgn*(rand()%1000); P) [2 w4 S$ v3 y V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化& a" n# ~- X3 ]3 W/ i( E } 6 X7 L z6 G$ i J& L //randomize(); . D- o) r4 L; H8 ~ {6 s- v) ~$ E# ]- @ //sgn=pow((-1),random(10));: k7 {: }; R/ H. {4 W9 z: k1 A: ~ sgn=rand(); 7 D+ h7 H6 J0 I$ i9 _6 q. w rnd=sgn*(rand()%10); 5 Q( q1 T1 i! G0 [ gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化2 U5 Z9 r# b' O" z* O; o0 e) L S& s+ i cout<<"gama[k]"<<endl; - H+ ^# P$ W7 T' r- H _$ m# q } 7 v8 C+ J0 B( R return 1;% W# y# p# X9 b; x7 S- B: {( G1 z / U! X( b7 e/ Z* X7 `, i }//子程序initial()结束

    ; u$ m9 l; ^- C; V* g, r

    //////////////////////////////// 3 s! k/ M6 v/ q& h! E ////第m个学习样本输入子程序/// 5 y* f8 V$ c* W) d2 y2 t: p8 B /////////////////////////////// 7 }. G* J* I6 ~. g: _! t9 [3 A input_P(int m) $ m5 s2 {& T" L, s0 | { , }2 o( U# f( @0 l! v! l' F" a7 }4 d+ [ for (int i=0;i<IN;i++) - s$ r7 s4 _6 z* D P=Study_Data[m]->input;8 p, }4 t) X3 H# l; ` //获得第m个样本的数据 : [" b }; U; y //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入: 8 ?& w9 q4 L5 P7 ]5 p //P[%d]=%f\n",m,P);7 j2 ]4 u/ T$ f8 j' p% U return 1; 6 _; o' y2 Y% y0 F& j }//子程序input_P(m)结束+ ]4 E0 q4 L6 s `! G, s /////////////////////////////2 I- Z- N: M; j. p3 j ////第m个样本教师信号子程序//4 f: B X' a4 a7 Y6 R /////////////////////////////) R! k1 x3 T& Q+ {, I8 f input_T(int m) / B6 [, l: k+ n. s7 O {/ N( P" h, e6 R for (int k=0;k<m;k++)- A q% _' |* U5 U7 F8 h T[k]=Study_Data[m]->teach[k]; 1 @( h2 g* D' [1 S //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号:T[% d] =%f\n",m,T[k]);# v# v' b3 F/ n w) z return 1;7 s( f9 [( I: R" {0 H& E" W }//子程序input_T(m)结束. r- d6 I$ ]) ^: }( g0 T /////////////////////////////////. S7 I' c! b k$ z; i$ j$ @ //隐层各单元输入、输出值子程序/// - R& q) m) \) Z# B d6 K/ ? /////////////////////////////////6 a% U- [" O0 Z5 l/ q: i0 V! p H_I_O(){, h/ f- v% B: Q$ x4 O& h double sigma;5 q- }9 e6 @" ^7 Y: b, C3 k- C( L k int i,j;6 E7 b: l7 y" S' l& V- b, n for (j=0;j<HN;j++)) ^* k% I* p. {( S1 Q3 p; c sigma=0.0; 6 C) s+ c( G# j+ B3 q for (i=0;i<IN;i++)( B* n! w6 |% i# ] sigma+=W[j]*P;//求隐层内积* N3 {# f3 w; e- d* d% S }8 r2 } ]( k4 ?! t. R X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入 # k6 \! b' w6 o7 c; H+ | H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出; ?, I, r7 s; D } / y6 b+ O$ Q/ D) n# l' f! B# M% j return 1; / a2 o( Z; u6 Y }//子程序H_I_O()结束 $ L$ K4 _# F8 ]4 F0 N /////////////////////////////////// ; T0 ^/ s' @4 G //输出层各单元输入、输出值子程序///& h8 g6 y+ [, _; V/ h2 d ///////////////////////////////////' \$ {% |* v1 G: p9 B" B O_I_O()8 s0 D% x5 d. d# r5 [" g {2 w" Y7 P' j+ O3 l1 J: }% { double sigma;" z o) e6 P/ f$ A# h. G& u7 Y for (int k=0;k<ON;k++) w9 n+ e7 W S3 X2 ], l6 p9 }: M sigma=0.0;* R/ e4 v, a: T' n' l5 o for (int j=0;j<HN;j++) ; \% a( j6 P: p7 l8 r" i sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积+ M- H- w! ^0 M2 ^* B1 P }5 j1 f! }* }9 v/ n Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入 , @2 w6 g% s% C$ w. ?/ r( A1 f O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出- r3 l! y' l" \9 Z% v } ! u$ _1 x6 M6 l, ?, b V# L return 1; ^$ v1 i4 G( u6 p: `( Y; { }//子程序O_I_O()结束 9 ]5 b& `. T4 F* L! v( K* Q! T: @ ////////////////////////////////////0 ^; M) D1 S# X' c! d4 u. m; y5 T //输出层至隐层的一般化误差子程序////' P" \9 ~) T7 P$ x9 ~( |4 i ////////////////////////////////////+ K% m- p; u) Z9 w/ N1 e double d_err[ON];; c: `2 D& j) j3 Y- i* P9 D Err_O_H(int m) $ G) J. n4 W" {+ k { . S9 N: ~* y* J2 ] double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的 " x5 J# t* B. i2 f: ?3 x double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的 4 M; F% t7 ?4 @) s //for (int output=0;output<ON;output++) //output??? + H% n& q S1 I7 p for (int k=0;k<ON;k++) # o: D% W. E) R5 R, Z& N abs_err[k]=T[k]-O[k]; 1 o5 m5 k1 b8 p( d1 \3 L //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差' \7 F2 f3 ~: z4 d Q- v sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差 8 @2 [/ ?0 |! u# N 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% n- h5 j0 @. }- I }4 ~5 V# x! U# E( T* i& m4 Z1 N 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 - t) y" J5 {7 [- X return 1;/ a* p1 F7 p% _* O/ D6 V }//子程序Err_O_H(m)结束% R% h1 N2 u% r7 K) j0 H ////////////////////////////////////1 V$ u) |4 w2 t. L# J2 ?% G y //隐层至输入层的一般化误差子程序//// : i9 P; v8 d# {2 ^& V ///////////////////////////////////// {- i, o$ r! u double e_err[HN];; u6 @7 I( p4 q; Y: M/ o2 _ Err_H_I(){' k; U9 [+ a. U | double sigma;. u$ [' g& I: H* ?# |9 W) e9 ] //for (int hidden=0;hidden ! d% w0 D% a6 A1 S3 a8 z for (int j=0;j<HN;j++) $ y1 [* O; y% E$ Z; C1 ? sigma=0.0; ! m/ ^* V! n `! o, O for (int k=0;k<ON;k++) + ^, s: i' p4 L) r) U. P) ]: d E sigma=d_err[k]*V[k][j]; : ^" v- H( d( n" W }! m! ^( c4 J% f& } e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 3 ^6 }% ^2 Y7 ]' }2 I* e. J }0 r' T3 L2 O6 p" b9 i" D( I return 1;9 b: @0 `8 J* { @ A l' h' E m }//子程序Err_H_I()结束1 D4 p- J' j+ P8 f7 o$ a8 x. }/ E ////////////////////////////////////////////////////////7 A2 f" t e! u7 a: k //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序////// , y- V+ M% p8 E. _7 v& f" J6 s //////////////////////////////////////////////////////// + W" n0 }4 E- K0 @3 z Delta_O_H(int m,FILE* fp) & x. J: f, a1 c$ h/ ~" c {. G% t9 F j5 \% C5 r+ K for (int k=0;k<ON;k++)$ o, V9 @& y- s. N7 h1 \( t d for (int j=0;j<HN;j++) r2 H' v7 W( f: w" I //cout<<"第"< % I4 E9 Y9 u$ R8 Tfprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为:%f\n",m,W[k][j]);1 p) M$ \2 x- z V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整$ t! `! B: @, V! E G }* B) U% m6 M: C$ }6 y, a! u4 U u gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整 # H5 J( f I, X. C) C } 5 ]* m8 y% V3 s/ h6 S- I return 1; 4 H( [; t- p3 {; K. d X" ~7 Q }//子程序Delta_O_H()结束$ L0 g( F* G5 B( y7 L. K ///////////////////////////////////////////////////// ?1 f- o Q5 W //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////8 X4 C! ~- E$ f, C; R6 a0 d /////////////////////////////////////////////////////. w' P' p5 N7 ]5 c I Delta_H_I(int m,FILE* fp)4 o. [0 ?: i( X { * X) n- @' P' E for (int j=0;j<HN;j++)( M6 ?% O% s. S; E for (int i=0;i<IN;i++) * J9 P- N/ n1 H$ J# @ //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]); ! b( q; o1 p% J W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整 {2 r/ T' U' A- B& { }: H8 {$ j/ e Z3 t: n1 u1 f* { sita[j]+=beta*e_err[j];$ \% A$ d) G! E$ }% V8 p5 ~ } ' x/ z# M& d( ], j% c return 1;4 W0 J- Q0 b4 N) [* E }//子程序Delta_H_I()结束 m7 J" |9 ?' a, A& u. L ///////////////////////////////// " f5 [4 @: S2 I2 P0 B9 U //N个样本的全局误差计算子程序////" E- G& l- b0 r. { ///////////////////////////////// o* J6 h! ` F9 U double Err_Sum() s+ }8 L! j5 S7 [( a2 P5 `7 T { * y' D5 v8 ?, ?6 {% k double total_err=0;* O( e+ ]' N: l4 _ for (int m=0;m<N;m++) " [& c( Q T0 } R* B total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差, i5 |. ^# l) l5 @, |3 m5 ~ } * Q( x+ y' j; w6 s" ` return 1; 7 v( a2 m o3 }: W" L }//子程序Err_sum()结束 - Q% ]& v' o4 V4 i& W3 p4 Y/ e/ T /**********************/! V2 P" H' `- {6 Y; b6 r8 L /**程序入口,即主程序**/' p+ {" b% j3 | /**********************/2 x' J* C5 }5 j main()# h( [/ j! _- { a W3 v p; |, F" C {. `9 M- B2 Y% o$ b0 E+ p FILE *fp; " z- n0 x: Y. h9 K double sum_err; & `8 I+ c3 D# n9 u int study;//训练次数 / r: r* h9 F& R$ z3 K! E+ b if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL) $ B5 j {" W9 X6 V { ( p) [! F; f6 J$ i" S printf("不能创建bp.txt文件!\n"); 4 }% f+ x4 W* i exit(1); 8 U, x) j# N% v# q! g+ h } . }/ K) l. r# H( \ @ cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n";: c$ a4 T) @+ K cin>>alpha; 9 Q) |: J" t# M: N) b* @2 c! D cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n"; - f+ o) X+ F$ V+ o cin>>beta;$ @) F/ i L% N int study=0; //学习次数7 R" Y/ E# e2 V( T double Pre_error ; //预定误差 $ i, W1 N% A5 U cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";4 Q7 j8 u t% o R/ S cin>>re_error; # K, @! B) G% b9 `: c; {% b- |7 m int Pre_times; 4 W$ ^. ~3 _9 l9 x cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";+ X7 }$ s# q @9 g2 H7 f& } cin>>re_times;( J' S' u# m- e2 A% \% l cout<<"请输入学习样本数据\n";! Y* S7 g* d6 K, I/ q2 F. v: k { , K* e# x+ l% W; @ for (int m=0;m<N;m++) ( k. Z4 i7 x- _" g cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; e2 K/ O' _: h D5 t1 M0 { for (int i=0;i<IN;i++) & s. x: o# f1 o+ _) a0 s, Z cin>>Study_Data[m]->input;, S. T3 a+ l$ s' R } 8 W. _ F( _* V" c9 a# M$ s! w { , k2 x& g0 F( x: k6 g3 b& g for (int m=0;m<N;m++); a5 A/ q6 x+ q. A) z cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; / V$ P' Z( |; @/ [. O% f for (int k=0;k<ON;k++)7 Y# V* [( m1 O4 H5 v+ X+ o cin>>Study_Data[m]->teach[k];# W8 g/ I1 J6 ^9 c6 f, v% l } 5 v; I. T* Z2 z/ O* t$ q9 V, X$ ` initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) ' V$ @9 g, B; J9 p do+ W- e1 B. {# y" \' ?% V {7 X8 K2 C# q/ X ++study; ///???, D: L$ {0 t$ S e1 |3 m for (int m=0;m<N;m++) 4 }9 m+ [2 ?/ a. r { ' z: B L: z" y' f ^, [; V! J input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) / G! |8 W9 [' Q3 E/ \* V- W input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) " {( W# N4 ~& X% z8 k' ]' ~: I: z5 p+ F6 H H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)! o6 o/ Y {" w O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5) 4 h0 x A I4 y/ w Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) 6 B: H+ Y: T' Y1 s7 U. ` T Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)6 i; C8 o7 z+ P 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)1 N+ ?6 \ r0 v9 {% p 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) ' R" O2 a# `! D* \ } //全部样本训练完毕 - @4 T" E$ u! G( z( e- i# Z sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10) * t9 M) n5 r @- m/ [& ] { 1 {" c$ `0 V3 S cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; 2 ~) X g: r( V5 X$ J8 g% i fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为:%f\n",study,sum_err); $ P. q( K5 x# p5 T. ?- Z } ' j1 S6 |, |* P! @, u while (sum_err > Pre_error) //or(study ( l' h9 U9 M, a { //N个样本全局误差小于预定误差否? 小于则退出 (11) ! ~+ \* p! j& }; K6 M4 ` `" z cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; $ X7 _+ ]$ p9 |& S fprintf(fp,"网络已经学习了%d次,现在的全局误差为:%f\n",study,total_err);5 ]' F$ B2 }! I) v0 x. F4 ]% ~" ` fclose(fp);; E6 X8 N9 G9 p1 ?. d9 I } 2 R/ g! {' ^, X1 |) @ char s; 6 Y: Q/ v) q3 L3 f W$ { b cout<<"请随便输入一个字符,按回车退出程序!\n"; 1 ~& O" \/ v# c* B+ A" U cin>>s;) b0 r, X) A/ H5 G$ T. r% q return 1; # r d% Z; ^1 a) g. b9 i }

    zan
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    chz0829        

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    笑死了,垃圾程序。这个只能是c 程序

    而且还不收敛

    误差只能到1

    里面还有许多bug

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