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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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[LV.2]偶尔看看I

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电梯直达

1^#

发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

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;
$ T& c% t0 ^& I Z/ T
. H6 z8 ^' {4 j4 D7 Y3 G
import java.io.File;
}- [) J2 h\\" ~: r
import java.io.FileInputStream;0 c$ H0 |( L- u# g( R% n8 G( P$ K
import java.io.FileOutputStream;
: a4 I& T+ o: l u3 n. q8 {
import java.io.IOException;2 z; G, U& U( \: _$ @1 e: {
import java.io.ObjectInputStream;# c9 |7 V( V8 A7 n% G
import java.io.ObjectOutputStream;! H7 x. {' z6 m3 e5 I/ |$ V
# X\\" T$ Q6 p\\" o( w* N
public class BPFactory {% C& q' P4 c! i) s8 \- F
/**
4 J. f8 }, Y! S, }4 i/ o
* BP神经网络元
; q: V\\" v Y0 ~: W/ M; ~% d' p# d
*/! r& U6 L0 n, G, Z4 U
private static BP bp;
- C6 R6 h\\" z2 r0 f9 a p
' y+ I+ ^4 @* C: c4 a3 p, O- k
/**
8 n2 ~& N! |4 P$ d
* 初始化一个全新的bp神经网络! Z) w$ b& ]9 v$ | z0 F6 B+ C
* @param inputSize
% c0 ` I6 i% f4 E+ ^; z
* @param hiddenSize
, N) l% e& P; k# ^4 k
* @param outputSize\\" _+ }; L! G) n, e* f
*/
1 I; A$ V2 N$ J3 }& B+ i' o2 z
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {* W& q$ r4 @, w
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
7 x$ I0 K+ @5 x( K
}
6 k) p/ _* k9 V3 h5 H
, A% S) i, ]1 f: f6 q
/**
) y( R, ^- q- s+ i
* 从文件数据中读取bp神经网络
0 B- O; R) z/ U\\" M2 x
* @param file
5 F2 D- O\\" J% W5 R6 Y1 x
* @throws IOException
- u' v8 B0 M4 z- t$ b/ }# T& Q) r
* @throws ClassNotFoundException+ b# i5 @9 }7 E% R
*/3 p! K, h$ j2 I
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
( u( n4 I: [+ |- X% T P
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);. K q5 {: x: r; y4 u
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 3 S) c. T& B( ^, s: {2 J
bp = (BP) si.readObject();
' w9 E: J4 |; A% T: e2 w
si.close();
8 ~( c% M# Y6 u1 \, ]
}) u$ V$ S- l* e+ R- A4 g
8 g8 O. I$ T/ ^; R) t0 e3 t\\" O, t
/**5 v5 d8 P6 H8 M& K3 X, z0 r
* 将目前的神经网络储存在指定文件
! v% d9 U5 d: ]+ E; ~
* @param file
- u2 p\\" g% R8 u' K2 `9 Z
* @throws IOException3 Y( S' A. e\\" G: ~! ]& I: S0 X
*/
2 m\\" O\\" _6 T$ h4 e+ f% V- F
public static void save(File file) throws IOException {7 n; I. P2 A& v, Y C4 r- a, \( A
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);3 p9 A9 f) M+ t, C: J
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);& F) s/ g# s& }5 e& D3 @, @6 M. B
so.writeObject(bp);
2 }/ x/ h8 v4 R3 ^: J' I
so.close();
# B; X, I: q5 c
}& A8 S) r+ U# | s\\" m. w
7 Y0 o\\" a, i# \: P8 ~
/**
6 ?; }. L3 n4 ]* q\\" V+ k
* 训练BP神经网络
4 Z9 w) ^9 [0 ~+ H
* @param trainData
) B& I+ _5 ]/ z2 I, G# ^
* @param target: j( B0 }( B' `
*/
& Q, ` L$ Q) T. |( ^. U
public static void train(double[] trainData, double[] target) {% ^, P- e8 R; q) O
bp.train(trainData, target);
4 o7 V* D& G2 H( ]1 q; o
}
9 w3 a6 B8 O+ F( J. u F, |0 B% g
8 L) A: N& W) B# j$ Q! B- g, f: h
/**
6 i( V; u$ u; O4 r+ Q
* 要求bp神经网络返回预测值' e _% T. e1 X. x, X; X
* @param inData4 s3 x8 [& J) E) N) t0 f
* @return
* s0 u$ c$ i- S6 }
*/# R/ s4 P' n\\" b- m' H
public static double[] test(double[] inData) {2 ]\\" }0 Y$ f0 j2 m; @2 R
return bp.test(inData);; [% m l: m& J O* u9 S
}3 P( d3 o. b9 P W\\" j
}

package ghost.writer.logic; 
$ T& c% t0 ^& I  Z/ T
. H6 z8 ^' {4 j4 D7 Y3 G

import java.io.File; 
  }- [) J2 h\\" ~: r
import java.io.FileInputStream;0 c$ H0 |( L- u# g( R% n8 G( P$ K

import java.io.FileOutputStream; 
: a4 I& T+ o: l  u3 n. q8 {
import java.io.IOException;2 z; G, U& U( \: _$ @1 e: {

import java.io.ObjectInputStream;# c9 |7 V( V8 A7 n% G

import java.io.ObjectOutputStream;! H7 x. {' z6 m3 e5 I/ |$ V

# X\\" T$ Q6 p\\" o( w* N
public class BPFactory {% C& q' P4 c! i) s8 \- F

/** 
4 J. f8 }, Y! S, }4 i/ o
         * BP神经网络元 
; q: V\\" v  Y0 ~: W/ M; ~% d' p# d
         */! r& U6 L0 n, G, Z4 U

private static BP bp; 
- C6 R6 h\\" z2 r0 f9 a  p
        
' y+ I+ ^4 @* C: c4 a3 p, O- k
        /** 
8 n2 ~& N! |4 P$ d
         * 初始化一个全新的bp神经网络! Z) w$ b& ]9 v$ |  z0 F6 B+ C

* @param inputSize 
% c0 `  I6 i% f4 E+ ^; z
         * @param hiddenSize 
, N) l% e& P; k# ^4 k
         * @param outputSize\\" _+ }; L! G) n, e* f

*/ 
1 I; A$ V2 N$ J3 }& B+ i' o2 z
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {* W& q$ r4 @, w

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
7 x$ I0 K+ @5 x( K
        } 
6 k) p/ _* k9 V3 h5 H
        , A% S) i, ]1 f: f6 q

/** 
) y( R, ^- q- s+ i
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
0 B- O; R) z/ U\\" M2 x
         * @param file 
5 F2 D- O\\" J% W5 R6 Y1 x
         * @throws IOException 
- u' v8 B0 M4 z- t$ b/ }# T& Q) r
         * @throws ClassNotFoundException+ b# i5 @9 }7 E% R

*/3 p! K, h$ j2 I

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
( u( n4 I: [+ |- X% T  P
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file);. K  q5 {: x: r; y4 u

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 3 S) c. T& B( ^, s: {2 J

bp = (BP) si.readObject(); 
' w9 E: J4 |; A% T: e2 w
                si.close(); 
8 ~( c% M# Y6 u1 \, ]
        }) u$ V$ S- l* e+ R- A4 g

8 g8 O. I$ T/ ^; R) t0 e3 t\\" O, t
        /**5 v5 d8 P6 H8 M& K3 X, z0 r

* 将目前的神经网络储存在指定文件 
! v% d9 U5 d: ]+ E; ~
         * @param file 
- u2 p\\" g% R8 u' K2 `9 Z
         * @throws IOException3 Y( S' A. e\\" G: ~! ]& I: S0 X

*/ 
2 m\\" O\\" _6 T$ h4 e+ f% V- F
        public static void save(File file) throws IOException {7 n; I. P2 A& v, Y  C4 r- a, \( A

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);3 p9 A9 f) M+ t, C: J

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);& F) s/ g# s& }5 e& D3 @, @6 M. B

so.writeObject(bp); 
2 }/ x/ h8 v4 R3 ^: J' I
                so.close(); 
# B; X, I: q5 c
        }& A8 S) r+ U# |  s\\" m. w

7 Y0 o\\" a, i# \: P8 ~

/** 
6 ?; }. L3 n4 ]* q\\" V+ k
         * 训练BP神经网络 
4 Z9 w) ^9 [0 ~+ H
         * @param trainData 
) B& I+ _5 ]/ z2 I, G# ^
         * @param target: j( B0 }( B' `

*/ 
& Q, `  L$ Q) T. |( ^. U
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {% ^, P- e8 R; q) O

bp.train(trainData, target); 
4 o7 V* D& G2 H( ]1 q; o
        } 
9 w3 a6 B8 O+ F( J. u  F, |0 B% g
        8 L) A: N& W) B# j$ Q! B- g, f: h

/** 
6 i( V; u$ u; O4 r+ Q
         * 要求bp神经网络返回预测值' e  _% T. e1 X. x, X; X

* @param inData4 s3 x8 [& J) E) N) t0 f

* @return 
* s0 u$ c$ i- S6 }
         */# R/ s4 P' n\\" b- m' H

public static double[] test(double[] inData) {2 ]\\" }0 Y$ f0 j2 m; @2 R

return bp.test(inData);; [% m  l: m& J  O* u9 S

}3 P( d3 o. b9 P  W\\" j

}

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