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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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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;) q: T9 `, N3 s' t$ q, ]2 _
$ w# O6 v, I% T9 U( B
import java.io.File;! x/ ^\\" a% ?/ C* l& j* E' a; X# u
import java.io.FileInputStream;! O+ L+ e4 ~, l/ Y
import java.io.FileOutputStream;
4 N* `; i: U3 u2 [. n
import java.io.IOException;
% ]& F9 r( U# f& V$ G- d( r0 V
import java.io.ObjectInputStream;
; k8 w3 M9 k I, F Y( l& ^
import java.io.ObjectOutputStream;
# {! c* p( n9 {\\" d# p' C3 B
$ _& Z- Z/ N, L5 d/ U+ w' a* X: w
public class BPFactory {+ `: g! B7 ^/ \+ n, E8 r
/**
+ t0 w# v% T& ]7 q9 F8 B6 n. A
* BP神经网络元( x2 @4 f+ e6 j3 W- W
*/
& d# T1 ~6 ~. Z7 ~
private static BP bp;
2 Q- G a5 I* {# t- ?$ |
2 Y/ w5 Y\\" s+ z( o. U3 N7 ?
/**
& n5 `\\" @- o9 J3 U- P; }5 _2 N# L
* 初始化一个全新的bp神经网络
6 u# ?6 r' l2 |\\" N; s
* @param inputSize
0 z* @6 J g$ J! @7 m
* @param hiddenSize
2 i' [; n7 [0 j8 u9 V
* @param outputSize
$ p3 G1 j4 \7 w5 U* s; {, x
*/
9 i7 x1 @# h3 P) U' H2 ]; x
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {% b, N, r1 a1 t9 a( N\\" n* s! ~
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
3 N2 Q. s) ^% m+ M& K
}; {. X& K/ P7 n2 M- r8 ]
( d* L0 m6 c+ a4 W% c/ Q
/**
/ U4 y h2 c- Z+ O/ J
* 从文件数据中读取bp神经网络
% i\\" j j0 g& e6 x* |& ~
* @param file3 ? ?0 D9 K5 R
* @throws IOException
; m: l- a# @6 d% T& I
* @throws ClassNotFoundException
' X4 \5 p3 l\\" h1 o
*/2 O/ p8 Y2 q( V4 b# P4 k4 V
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
: Q* I4 N/ N- `' p3 ^3 d
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);* s+ e# m! Y6 f( B9 k; ?
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 5 L3 @2 b6 `: O% N9 w' } x
bp = (BP) si.readObject();
3 d# y( h: _0 O' D/ r
si.close();1 R0 C5 l6 T) \' e\\" c/ f; q& d
}: \% j$ x) ` \5 ^5 h) p& t+ i
: p: J6 q& N+ \1 P7 t# f
/**4 b0 J' {4 q3 @% t4 H% u
* 将目前的神经网络储存在指定文件
* @param file# o3 [/ {/ F! n; n& B+ b3 x
* @throws IOException6 F: ?8 d z& P1 v1 Q' M
*/
2 F& t3 ]4 V& L( \\\" a( o( Y' d
public static void save(File file) throws IOException {
! O6 T, ?8 O4 S4 @7 j% o( v
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
( k1 Y* v% B+ X) M- A
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);4 X\\" v# u1 e6 a# }* B
so.writeObject(bp);! _) R' P+ E* Q- t' c; i% \; P! b
so.close();
1 @8 Z7 S& X\\" {# Z. C6 O, m
}
0 [) l! t! ^. O- \& M0 X
% c2 @# x m* y8 R* o
/**
) B: W& c& n$ F) B9 ~
* 训练BP神经网络8 h7 ~- K H2 F# W# U+ s6 X
* @param trainData
+ |$ b# K, G4 u& N7 p+ c- @
* @param target
% a. Y; \& n$ O
*/- g7 j& ^+ [+ z2 Q; i7 ]
public static void train(double[] trainData, double[] target) {1 I( @0 |' L4 h; ?6 ~
bp.train(trainData, target);
8 X& A+ }\\" }( C1 Q( e7 N5 d
}
' X; d4 `) T) W9 ~
0 v4 w. [+ }0 \. }2 Y& S
/**# n+ k2 ~$ v; T. I
* 要求bp神经网络返回预测值) n1 q4 O7 ]# u5 R\\" y& O Z
* @param inData
5 j6 g& T# {) j. ~
* @return
* i. L- z$ X\\" y* N
*/
. {6 p# K% e+ ]. a( A$ @& A
public static double[] test(double[] inData) {: C% O\\" u, N7 g7 }5 t
return bp.test(inData);
, j- ~6 Z* J/ R
}
( ^\\" O. D* w& ^5 C m; A
}

package ghost.writer.logic;) q: T9 `, N3 s' t$ q, ]2 _

$ w# O6 v, I% T9 U( B

import java.io.File;! x/ ^\\" a% ?/ C* l& j* E' a; X# u

import java.io.FileInputStream;! O+ L+ e4 ~, l/ Y

import java.io.FileOutputStream; 
4 N* `; i: U3 u2 [. n
import java.io.IOException; 
% ]& F9 r( U# f& V$ G- d( r0 V
import java.io.ObjectInputStream; 
; k8 w3 M9 k  I, F  Y( l& ^
import java.io.ObjectOutputStream; 
# {! c* p( n9 {\\" d# p' C3 B
 
$ _& Z- Z/ N, L5 d/ U+ w' a* X: w
public class BPFactory {+ `: g! B7 ^/ \+ n, E8 r

/** 
+ t0 w# v% T& ]7 q9 F8 B6 n. A
         * BP神经网络元( x2 @4 f+ e6 j3 W- W

*/ 
& d# T1 ~6 ~. Z7 ~
        private static BP bp; 
2 Q- G  a5 I* {# t- ?$ |
        
2 Y/ w5 Y\\" s+ z( o. U3 N7 ?
        /** 
& n5 `\\" @- o9 J3 U- P; }5 _2 N# L
         * 初始化一个全新的bp神经网络 
6 u# ?6 r' l2 |\\" N; s
         * @param inputSize 
0 z* @6 J  g$ J! @7 m
         * @param hiddenSize 
2 i' [; n7 [0 j8 u9 V
         * @param outputSize 
$ p3 G1 j4 \7 w5 U* s; {, x
         */ 
9 i7 x1 @# h3 P) U' H2 ]; x
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {% b, N, r1 a1 t9 a( N\\" n* s! ~

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
3 N2 Q. s) ^% m+ M& K
        }; {. X& K/ P7 n2 M- r8 ]

( d* L0 m6 c+ a4 W% c/ Q
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/ U4 y  h2 c- Z+ O/ J
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
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         * @throws ClassNotFoundException 
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         */2 O/ p8 Y2 q( V4 b# P4 k4 V

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
: Q* I4 N/ N- `' p3 ^3 d
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file);* s+ e# m! Y6 f( B9 k; ?

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 5 L3 @2 b6 `: O% N9 w' }  x

bp = (BP) si.readObject(); 
3 d# y( h: _0 O' D/ r
                si.close();1 R0 C5 l6 T) \' e\\" c/ f; q& d

}: \% j$ x) `  \5 ^5 h) p& t+ i

: p: J6 q& N+ \1 P7 t# f

/**4 b0 J' {4 q3 @% t4 H% u

* 将目前的神经网络储存在指定文件 
( [; Z1 I! A& P, y) n\\" X: K3 h) w( C9 T
         * @param file# o3 [/ {/ F! n; n& B+ b3 x

* @throws IOException6 F: ?8 d  z& P1 v1 Q' M

*/ 
2 F& t3 ]4 V& L( \\\" a( o( Y' d
        public static void save(File file) throws IOException { 
! O6 T, ?8 O4 S4 @7 j% o( v
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
( k1 Y* v% B+ X) M- A
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);4 X\\" v# u1 e6 a# }* B

so.writeObject(bp);! _) R' P+ E* Q- t' c; i% \; P! b

so.close(); 
1 @8 Z7 S& X\\" {# Z. C6 O, m
        } 
0 [) l! t! ^. O- \& M0 X
        % c2 @# x  m* y8 R* o

/** 
) B: W& c& n$ F) B9 ~
         * 训练BP神经网络8 h7 ~- K  H2 F# W# U+ s6 X

* @param trainData 
+ |$ b# K, G4 u& N7 p+ c- @
         * @param target 
% a. Y; \& n$ O
         */- g7 j& ^+ [+ z2 Q; i7 ]

public static void train(double[] trainData, double[] target) {1 I( @0 |' L4 h; ?6 ~

bp.train(trainData, target); 
8 X& A+ }\\" }( C1 Q( e7 N5 d
        } 
' X; d4 `) T) W9 ~
        0 v4 w. [+ }0 \. }2 Y& S

/**# n+ k2 ~$ v; T. I

* 要求bp神经网络返回预测值) n1 q4 O7 ]# u5 R\\" y& O  Z

* @param inData 
5 j6 g& T# {) j. ~
         * @return 
* i. L- z$ X\\" y* N
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. {6 p# K% e+ ]. a( A$ @& A
        public static double[] test(double[] inData) {: C% O\\" u, N7 g7 }5 t

return bp.test(inData); 
, j- ~6 Z* J/ R
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