[问题求助] c语言实现BP神经网络算法

[复制链接]

字体大小: 正常放大

syj52417

1 主题	8 听众	2 积分

升级 40%

该用户从未签到

自我介绍: 程序猿

电梯直达

1^#

发表于 2015-4-24 18:21 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

利用BP网络训练加法，代码如下，我是按照书上的公式敲的代码。对于最终的实验结果，有的结果还行，有的结果误差太多了，有人能帮我看看怎么回事吗？万分感谢！
ps：不要吐槽语言。我知道这是c c++杂交体。

#include <stdio.h>: L t! y/ a. n\" ]
#include <time.h>
+ {( k( |6 I+ ^3 f! Y. e$ S#include <math.h>* X+ m$ Q0 O$ A( H* W6 F3 o
#include <stdlib.h>
; n! M$ v( w8 L5 n' @#include <iostream>
/ N) B2 r3 G$ Uusing namespace std; \. I+ Y+ Z7 w
#define DATA 800$ P$ i7 B9 E, ~) p- |* Z% _
#define IN 2: Q# o% m `5 b\" I5 b6 ?
#define OUT 19 N$ E# _' m) v$ C+ Z
#define NEURON 45/ a$ a. _( ^7 s& _0 m
#define TRAINC 20000
% a! N4 J\" c% v9 [0 W
$ f- V. B5 B/ ~0 g: t) jdouble Fx(double x)7 k- r/ l- v2 q& _6 W+ W
{
* ^! j4 Z2 R* _+ V9 s/ B; D4 ` return 1 / (1 + exp(-1 * x));
7 P; X3 l! Y2 e}
& P$ [: |% l+ m5 r8 [//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
/ `0 r3 L* |8 A. S//样本输入4 N/ {& `\" w4 x* E\" J; L
double La[DATA][IN];
7 ~2 j0 j' p1 X- r//样本输出: b. P3 S L4 ]4 y( w) P
double Lc[DATA][OUT];; |6 ^, |0 i3 `% g1 F\" E' f h
//La->Lb权重- E5 [: U/ s6 m. w
double Wab[NEURON][IN];, k6 d% {- V* Z. l+ H
//Lb->Lc权重0 @: E l+ p1 u5 w' b3 E/ G
double Wbc[OUT][NEURON];
! M, a0 o1 o8 j' [) S//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...
/ A2 x/ E) o3 L- c: r/ j* Adouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
$ F! B) S6 a; ^6 S4 @
# T T$ p! a8 \//Lb层输出' Y8 T, v- Q- J, K) b. i
double LbOut[NEURON];
9 d: Y2 S; o4 b. M4 I! V* U//Lc层输出
8 T u4 W( e; B/ |double LcOut[OUT];0 ? |# q3 W, J# H( E. q+ b
( ^+ K# C1 Z: h* i- Z8 I
//Lc层单元的一般化误差! }: y% M7 ]$ R
double Dc[OUT];
( \( G# m5 Q4 w4 R3 K//Lb层单元的一般化误差) x* [1 p. C1 B
double Db[NEURON];
. j' s4 |! ]4 a) ~# { r , H6 k. {( [ _, n; ~; O, y- k
//设置样本数据
- f$ z7 k$ b' H8 ~void setSample()
9 c# X\" ?( |8 o$ l& B{ Y1 N \1 R# d' O
srand((unsigned)time(NULL));
' Q1 I% }7 D s$ r4 r int i, j;
4 ^# ]1 z9 o9 X4 f4 J\" E$ s for (i = 0; i < DATA; i++)
* C) ?& y6 o' o0 d0 F. D& P {
9 ?7 x/ p' z* ^2 _* x& ~ for (j = 0; j < IN; j++)
' z9 l5 O; O& p- e {) I0 N M5 F3 q) W& f$ t
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
8 P ~\" v4 y. ]) V) x3 t8 j& l }
* t' @: c* X5 Q+ y9 `' r' k4 H
' w( B& r# ^8 m) X( \ for (j = 0; j < OUT; j++)! f\" ]0 Y9 \0 C G( H* c8 f8 v
Lc[j] = La[0] + La[1];0 `! L6 t2 b2 a: E2 ~4 z/ w% h
}
\" ?+ |/ g6 y0 c\" @}
/ r% E3 L& x6 ^# G3 m//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）/ b& L' c/ p) w8 V' F: p
void initNet()
/ u, ^ D% v. r) ]8 e{
3 K* c\" A) N8 _9 I. R# W srand((unsigned)time(NULL));# S8 q1 r0 p5 ~3 C/ X
//两部分的权值设置随机值【-1,1】
. ]% \: I5 E+ L int i, j;6 ~8 S# ? _0 a+ \1 n0 A\" @ Q
for (i = 0; i < NEURON; i++)/ E& S: ^5 n3 n Y8 }) d
for (j = 0; j < IN; j++)
1 Y) ]4 x3 Q( a C\" s {
( M5 `# Z( j+ H Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;# r. k2 ?! `2 N8 V7 `
Wab[j] /= 20;( j8 k3 z* }\" }( @! L! l\" T
}
3 Z& p, w) Y5 l, Q; ~# d7 X & x& s/ U; X. b6 P# n m
for (i = 0; i < OUT; i++)
% s0 v- }+ \& ]0 V for (j = 0; j < NEURON; j++)
' ?. @/ I& l0 I {
$ f$ d0 J% {/ w# R) X% H4 ?! S Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;* T/ {# c' H+ W
Wbc[j] /= 20;
1 [: ?0 F) a1 h! V8 k) j }
& o: P+ o% K. Z9 A9 C, C# k' u
0 Q. B- G6 B! s; i6 Z% {: f //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
8 p9 W. ^ O+ A& K\" ~ for (i = 0; i < IN; i++)* k; \5 i1 J |' Y' B* y/ g& ^9 Q2 `+ o
{2 p, r) y; `7 Z7 J, t: n: ?
7 c* k T/ o+ ?( `4 q7 x8 J MinIn = MaxIn = La[0];3 q0 c* @# [# [& n
for (j = 0; j < DATA; j++)
1 }1 o8 \& V; u- X6 D {4 A X6 l% q; K/ C
if (MinIn > La[j])
5 a5 N* }1 w0 ?# J$ Z* c3 E MinIn = La[j];$ E( \( B! j9 f6 p9 J
if (MaxIn < La[j])
# V* ?0 R% j+ j& X MaxIn = La[j];
* g' l2 h1 Y8 x% \! [ }
2 @7 X5 I% H$ N& N0 @. V 2 a! _2 `- k5 z8 A$ h$ \
7 G4 Y# n0 F1 w3 z$ Z }
- J$ Z: h, }/ a, l _
1 {; N# C. J A0 c for (i = 0; i < OUT; i++)
5 e! M/ ]: M1 }2 K, @ {: ^5 B' Y7 O+ i: Y8 s& ~) } T
! m5 X) S% K& A. b* y% A# X
MinOut = MaxOut = Lc[0];
0 b p% K\" E; s for (j = 0; j < DATA; j++)5 J! V) ]& n6 N o9 J
{% l& b' V7 v. W# L2 i* y) F\" e
if (MinOut > Lc[j])* e& o/ d* d. |2 P/ m4 R; F, m
MinOut = Lc[j];+ k2 M( A. }/ l6 q+ g( b' X
if (MaxOut < Lc[j])9 `7 s+ t, V8 `! g/ ~( A8 P9 m
MaxOut = Lc[j]; D% P( Y& {$ I; G9 X
}
0 [1 k$ K1 F! L3 ?! W ! f6 q/ ?8 J; e/ ?2 W0 _ O
}\" ^+ V2 ]: c+ Q1 j- s2 Z0 B
. _5 m) u9 }+ H% x9 m$ i
//归一化3 ~4 j8 T' W* w! M7 Q
for (i = 0; i < IN; i++)
: j4 b0 t* T2 h\" ] for (j = 0; j < DATA; j++)
) m1 \2 n, { }' O m La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);. ~# w; P\" T& J1 d: P7 q# k! B2 j
1 T5 c1 W m' F\" H, s* Y1 I) w
8 l: `' ~/ k4 R1 o for (i = 0; i < OUT; i++)- Z1 E) O\" ^( \. Y
for (j = 0; j < DATA; j++)$ n6 F4 f; P% J* B
Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);: J/ h3 z f% K. |/ B4 e
9 J4 R$ y/ q: V6 U5 x* \$ q0 ?
. K5 ]\" ^* S' T2 t 5 o& x; _5 {& u* ? W5 a
}+ I' h: K- X7 N3 z( R
void getActiveVal(int dataIndex)
' O5 _& _\" l! P. a8 }$ ]{) e {0 {% }1 v! V& x
int i, j;
. \# f6 D$ [& T2 i3 X8 s( b double sum;
. Q( R. {7 v: |9 o for (i = 0; i < NEURON; i++)
' b4 ?# R$ s+ d8 v {
7 Q' }3 J8 ?& p& c3 b1 w& z sum = 0;1 p7 P; _: }, q1 ]' y, I\" O\" y\" k8 x; ]- j
for (j = 0; j < IN; j++)/ N2 ~8 M/ [7 X\" G/ u5 u% [3 R; I8 W5 u
sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
& _7 {4 Z# f& Q9 w6 M, h @3 i# k3 ^1 R) p. b; x% i
LbOut = Fx(sum);' O; C' E( i8 N
0 Z& d% n3 [9 G
}
# l3 C. j+ m5 S$ e1 j/ s1 u; x
2 E/ G( A( e7 Y9 J$ V for (i = 0; i < OUT; i++)
2 q) {0 j9 s4 l. b! n0 V; N, W' A- _ {
\" R- L$ l; x X0 o+ l4 `9 h sum = 0;5 b# Y. q3 v' p, t
for (j = 0; j < NEURON; j++)7 t& ] F/ y3 |* `' I& a
sum += Wbc[j] * LbOut[j];/ p& ]\" M+ M\" D, H1 w
/ a4 R/ O! c6 C
LcOut = Fx(sum);8 ]+ B! F% a3 R7 J- `
}4 o+ n8 A: Y6 J2 T
}
7 s/ d1 N' v7 Y3 G# P+ ^5 hvoid backUp(int dataIndex)
# W5 [* X2 i' o# w- k{( A$ i1 z& |' ]5 E
int i, j;8 I- ]; x8 W# p\" W' g. k
double sum = 0;\" X. p& Y! |# g7 _$ F U9 w
//Lc层单元的一般化误差
r. L: t: W; ~\" j6 _$ q) i for (i = 0; i < OUT; i++)
0 c0 C, j( u( k1 X) o Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);
* B& W( j2 p( N' V & ]1 _0 t. }2 A' U9 P
//Lb层单元的一般化误差
2 V2 [1 r4 S4 s- C) O) Y k) w for (i = 0; i < NEURON; i++)
& x/ L* f9 C% D4 E; H& d4 D {
; {, t: y3 @6 U6 { sum = 0;1 r: E7 ~3 @( v# i
for (j = 0; j < OUT; j++)
# { ~% Q# L' v/ {( \: H4 j3 { {2 f( a6 ^# J( D5 \: `' U2 P. p2 L3 g' ~/ `
sum += Wbc[j] * Dc[j];+ O* w, G* E( B* t2 h) z0 S5 A
}# E i I8 p7 X7 c1 F1 u
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;( Y% R2 `) X# U( L! A
}/ Y( o9 ?\" b$ W o: P1 G
) t2 p# W5 c& w$ o% n! N double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;
$ Q! n+ q( u% G) l : G- k- I3 o. `4 Y4 @& ], a; J
for (i = 0; i < OUT; i++) K( `# h9 s& E! L$ O: i9 b
for (j = 0; j < NEURON; j++)
3 Z; t* J% u1 ~4 f Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
. B4 x, q3 _. o; O # b7 v: u6 ?. [# H6 i( s5 Z
for (i = 0; i < NEURON; i++)
1 A\" {1 F8 a3 N& ]! [4 C9 j for (j = 0; j < IN; j++)
# Y/ q8 [. R& }4 F; u/ a* n/ I8 I Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
9 g' V, N% f9 ~$ ~1 K# M
- Z5 L6 { U4 Q/ v
0 Y1 B$ K& m$ X2 H\" l! u ; E5 V+ R0 b- }3 A$ k
}+ A1 g: P. h' G\" r6 [ E/ G
4 ]\" B8 Y$ F5 a8 adouble result(double d1, double d2)
. H* I\" J% z3 U{
' F. v% S+ }# m! H& f2 { int i, j;
, @; U* K8 M7 `* z double sum;
- _- f\" b) Z1 Z4 O3 r d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. g) W# n: l\" O4 ~! D
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);/ r- q' |4 v4 g7 Q0 m+ p
/ P7 v0 W1 }- M+ t for (i = 0; i < NEURON; i++)4 W4 \( t/ `9 _
{
6 g8 e& F1 v* ]7 _ sum = 0; . n4 o. K1 `, @+ o7 J
sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;4 j7 q: D# ~6 k
LbOut= Fx(sum);
( R/ [ ~: ]8 d6 s1 k# P: S8 _ }
6 G5 r3 r7 _# s- P! m3 l ) K5 n4 B5 p, j5 m$ H' Q; ^\" W9 ^
sum = 0;& y5 v$ ~- S% p\" z0 ]& q
for (j = 0; j < NEURON; j++)
4 p$ Z3 @4 [5 a. A2 v4 d. ^ sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];3 {+ C9 e$ [/ o2 j( X) g
9 Z\" a- n, ^- `
LcOut[0] = Fx(sum);# l) j% q K8 t$ p\" q. e7 C
4 y' g' X0 h4 R9 R
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;+ e! @! e4 E8 P6 M3 @5 n4 U5 z
5 B' v2 S( ^4 Z# o) _# j2 ~: j0 D
: K2 G+ w0 p# p}* J+ _, T- H9 q0 f6 V8 K9 t
void train()
7 P/ \$ p( L8 W( ]- t7 o{
1 V6 O. j2 |, E, ^7 K& E int i, j, no = 0;
+ w; j+ P7 i7 L double e = 0;5 H/ R\" u4 M1 |3 C9 G. H$ y Z, G0 i
do{: f3 u& m) O5 V5 `: W
e = 0;
- z) R* i' K9 q% x' }/ k for (i = 0; i < DATA; i++)\" U6 B& q. M1 @4 N& j
{
' g5 \& i\" N8 H, _& k getActiveVal(i);
8 ^% s' M7 Q! |+ k backUp(i);& O\" _' e6 T$ p, l2 G
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);+ W' {# d, }: H\" q\" y2 R2 L
}
/ g( k* n: S2 @( L# H G5 t
& o1 M/ ^* j/ O cout << no << " " << e << endl;& D/ o0 W) V2 L
no++;3 `/ N& \- j; S3 R9 `3 ~
} while (no < 1000);6 i1 P9 @7 { K# ~* }
% s2 C( Q0 {/ R0 l1 r
, l4 r\" w6 p( d+ n* Q}
: x5 E3 L5 C! t. F4 L 1 `6 Q7 f9 U, ^& N* k
void main(int argc, char const *argv[]): C! g% r8 {) G0 _- a4 l$ t, [
{
/ q& y1 x( E6 i6 V
2 U$ {. {# `1 {' h. u. ]5 I& x* M setSample();; B' p/ O7 [; J& [: R: d2 m1 d
initNet();
4 L( _# p5 S5 I train();) H+ e9 y3 `& o
double a, b;9 k( h0 y6 J4 a
while (1)
& ]$ h% c6 K- ~' X* q {
+ X# r5 @% h6 X3 I' s. X. z5 ? cout << "print two numbers" << endl;9 \0 E' h; E# Q( a) Y/ }
cin >> a >> b;0 C) _4 g- }. I7 G5 i! D' \
cout << "result:" << result(a, b) << endl;
9 L& w5 l, i: Y+ h }
; p, w' `& Y% X* W, L
/ L+ H% U$ u$ j. r, { 9 t* m& y+ D/ O. Y8 S
}

#include <stdio.h>: L  t! y/ a. n\" ] 
#include <time.h> 
+ {( k( |6 I+ ^3 f! Y. e$ S#include <math.h>* X+ m$ Q0 O$ A( H* W6 F3 o 
#include <stdlib.h> 
; n! M$ v( w8 L5 n' @#include <iostream> 
/ N) B2 r3 G$ Uusing namespace std;  \. I+ Y+ Z7 w 
#define DATA  800$ P$ i7 B9 E, ~) p- |* Z% _ 
#define IN 2: Q# o% m  `5 b\" I5 b6 ? 
#define OUT 19 N$ E# _' m) v$ C+ Z 
#define NEURON 45/ a$ a. _( ^7 s& _0 m 
#define TRAINC 20000 
% a! N4 J\" c% v9 [0 W 
$ f- V. B5 B/ ~0 g: t) jdouble Fx(double x)7 k- r/ l- v2 q& _6 W+ W 
{ 
* ^! j4 Z2 R* _+ V9 s/ B; D4 `    return 1 / (1 + exp(-1 * x)); 
7 P; X3 l! Y2 e} 
& P$ [: |% l+ m5 r8 [//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
/ `0 r3 L* |8 A. S//样本输入4 N/ {& `\" w4 x* E\" J; L 
double La[DATA][IN]; 
7 ~2 j0 j' p1 X- r//样本输出: b. P3 S  L4 ]4 y( w) P 
double Lc[DATA][OUT];; |6 ^, |0 i3 `% g1 F\" E' f  h 
//La->Lb权重- E5 [: U/ s6 m. w 
double Wab[NEURON][IN];, k6 d% {- V* Z. l+ H 
//Lb->Lc权重0 @: E  l+ p1 u5 w' b3 E/ G 
double Wbc[OUT][NEURON]; 
! M, a0 o1 o8 j' [) S//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出... 
/ A2 x/ E) o3 L- c: r/ j* Adouble MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
$ F! B) S6 a; ^6 S4 @ 
# T  T$ p! a8 \//Lb层输出' Y8 T, v- Q- J, K) b. i 
double LbOut[NEURON]; 
9 d: Y2 S; o4 b. M4 I! V* U//Lc层输出 
8 T  u4 W( e; B/ |double LcOut[OUT];0 ?  |# q3 W, J# H( E. q+ b 
 ( ^+ K# C1 Z: h* i- Z8 I 
//Lc层单元的一般化误差! }: y% M7 ]$ R 
double Dc[OUT]; 
( \( G# m5 Q4 w4 R3 K//Lb层单元的一般化误差) x* [1 p. C1 B 
double Db[NEURON]; 
. j' s4 |! ]4 a) ~# {  r , H6 k. {( [  _, n; ~; O, y- k 
//设置样本数据 
- f$ z7 k$ b' H8 ~void setSample() 
9 c# X\" ?( |8 o$ l& B{  Y1 N  \1 R# d' O 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
' Q1 I% }7 D  s$ r4 r    int i, j; 
4 ^# ]1 z9 o9 X4 f4 J\" E$ s    for (i = 0; i < DATA; i++) 
* C) ?& y6 o' o0 d0 F. D& P    { 
9 ?7 x/ p' z* ^2 _* x& ~        for (j = 0; j < IN; j++) 
' z9 l5 O; O& p- e        {) I0 N  M5 F3 q) W& f$ t 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
8 P  ~\" v4 y. ]) V) x3 t8 j& l        } 
* t' @: c* X5 Q+ y9 `' r' k4 H 
' w( B& r# ^8 m) X( \        for (j = 0; j < OUT; j++)! f\" ]0 Y9 \0 C  G( H* c8 f8 v 
            Lc[j] = La[0] + La[1];0 `! L6 t2 b2 a: E2 ~4 z/ w% h 
    } 
\" ?+ |/ g6 y0 c\" @} 
/ r% E3 L& x6 ^# G3 m//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）/ b& L' c/ p) w8 V' F: p 
void initNet() 
/ u, ^  D% v. r) ]8 e{ 
3 K* c\" A) N8 _9 I. R# W    srand((unsigned)time(NULL));# S8 q1 r0 p5 ~3 C/ X 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】 
. ]% \: I5 E+ L    int i, j;6 ~8 S# ?  _0 a+ \1 n0 A\" @  Q 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)/ E& S: ^5 n3 n  Y8 }) d 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
1 Y) ]4 x3 Q( a  C\" s        { 
( M5 `# Z( j+ H            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;# r. k2 ?! `2 N8 V7 ` 
            Wab[j] /= 20;( j8 k3 z* }\" }( @! L! l\" T 
        } 
3 Z& p, w) Y5 l, Q; ~# d7 X & x& s/ U; X. b6 P# n  m 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
% s0 v- }+ \& ]0 V        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
' ?. @/ I& l0 I        { 
$ f$ d0 J% {/ w# R) X% H4 ?! S            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;* T/ {# c' H+ W 
            Wbc[j] /= 20; 
1 [: ?0 F) a1 h! V8 k) j        } 
& o: P+ o% K. Z9 A9 C, C# k' u      
0 Q. B- G6 B! s; i6 Z% {: f    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
8 p9 W. ^  O+ A& K\" ~    for (i = 0; i < IN; i++)* k; \5 i1 J  |' Y' B* y/ g& ^9 Q2 `+ o 
    {2 p, r) y; `7 Z7 J, t: n: ? 
          
7 c* k  T/ o+ ?( `4 q7 x8 J        MinIn = MaxIn = La[0];3 q0 c* @# [# [& n 
        for (j = 0; j < DATA; j++) 
1 }1 o8 \& V; u- X6 D        {4 A  X6 l% q; K/ C 
            if (MinIn > La[j]) 
5 a5 N* }1 w0 ?# J$ Z* c3 E                MinIn = La[j];$ E( \( B! j9 f6 p9 J 
            if (MaxIn < La[j]) 
# V* ?0 R% j+ j& X                MaxIn = La[j]; 
* g' l2 h1 Y8 x% \! [        } 
2 @7 X5 I% H$ N& N0 @. V     2 a! _2 `- k5 z8 A$ h$ \ 
          
7 G4 Y# n0 F1 w3 z$ Z    } 
- J$ Z: h, }/ a, l  _ 
1 {; N# C. J  A0 c    for (i = 0; i < OUT; i++) 
5 e! M/ ]: M1 }2 K, @    {: ^5 B' Y7 O+ i: Y8 s& ~) }  T 
         ! m5 X) S% K& A. b* y% A# X 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
0 b  p% K\" E; s        for (j = 0; j < DATA; j++)5 J! V) ]& n6 N  o9 J 
        {% l& b' V7 v. W# L2 i* y) F\" e 
            if (MinOut > Lc[j])* e& o/ d* d. |2 P/ m4 R; F, m 
                MinOut = Lc[j];+ k2 M( A. }/ l6 q+ g( b' X 
            if (MaxOut < Lc[j])9 `7 s+ t, V8 `! g/ ~( A8 P9 m 
                MaxOut = Lc[j];  D% P( Y& {$ I; G9 X 
        } 
0 [1 k$ K1 F! L3 ?! W ! f6 q/ ?8 J; e/ ?2 W0 _  O 
    }\" ^+ V2 ]: c+ Q1 j- s2 Z0 B 
 . _5 m) u9 }+ H% x9 m$ i 
    //归一化3 ~4 j8 T' W* w! M7 Q 
    for (i = 0; i < IN; i++) 
: j4 b0 t* T2 h\" ]        for (j = 0; j < DATA; j++) 
) m1 \2 n, {  }' O  m            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);. ~# w; P\" T& J1 d: P7 q# k! B2 j 
             
1 T5 c1 W  m' F\" H, s* Y1 I) w 
8 l: `' ~/ k4 R1 o    for (i = 0; i < OUT; i++)- Z1 E) O\" ^( \. Y 
        for (j = 0; j < DATA; j++)$ n6 F4 f; P% J* B 
            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);: J/ h3 z  f% K. |/ B4 e 
         9 J4 R$ y/ q: V6 U5 x* \$ q0 ? 
             
. K5 ]\" ^* S' T2 t 5 o& x; _5 {& u* ?  W5 a 
}+ I' h: K- X7 N3 z( R 
void getActiveVal(int dataIndex) 
' O5 _& _\" l! P. a8 }$ ]{) e  {0 {% }1 v! V& x 
    int i, j; 
. \# f6 D$ [& T2 i3 X8 s( b    double sum; 
. Q( R. {7 v: |9 o    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
' b4 ?# R$ s+ d8 v    { 
7 Q' }3 J8 ?& p& c3 b1 w& z        sum = 0;1 p7 P; _: }, q1 ]' y, I\" O\" y\" k8 x; ]- j 
        for (j = 0; j < IN; j++)/ N2 ~8 M/ [7 X\" G/ u5 u% [3 R; I8 W5 u 
            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
& _7 {4 Z# f& Q9 w6 M, h           @3 i# k3 ^1 R) p. b; x% i 
        LbOut = Fx(sum);' O; C' E( i8 N 
 0 Z& d% n3 [9 G 
    } 
# l3 C. j+ m5 S$ e1 j/ s1 u; x 
2 E/ G( A( e7 Y9 J$ V    for (i = 0; i < OUT; i++) 
2 q) {0 j9 s4 l. b! n0 V; N, W' A- _    { 
\" R- L$ l; x  X0 o+ l4 `9 h        sum = 0;5 b# Y. q3 v' p, t 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)7 t& ]  F/ y3 |* `' I& a 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j];/ p& ]\" M+ M\" D, H1 w 
         / a4 R/ O! c6 C 
        LcOut = Fx(sum);8 ]+ B! F% a3 R7 J- ` 
    }4 o+ n8 A: Y6 J2 T 
} 
7 s/ d1 N' v7 Y3 G# P+ ^5 hvoid backUp(int dataIndex) 
# W5 [* X2 i' o# w- k{( A$ i1 z& |' ]5 E 
    int i, j;8 I- ]; x8 W# p\" W' g. k 
    double sum = 0;\" X. p& Y! |# g7 _$ F  U9 w 
    //Lc层单元的一般化误差 
  r. L: t: W; ~\" j6 _$ q) i    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 c0 C, j( u( k1 X) o        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut); 
* B& W( j2 p( N' V & ]1 _0 t. }2 A' U9 P 
    //Lb层单元的一般化误差 
2 V2 [1 r4 S4 s- C) O) Y  k) w    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
& x/ L* f9 C% D4 E; H& d4 D    { 
; {, t: y3 @6 U6 {        sum = 0;1 r: E7 ~3 @( v# i 
        for (j = 0; j < OUT; j++) 
# {  ~% Q# L' v/ {( \: H4 j3 {        {2 f( a6 ^# J( D5 \: `' U2 P. p2 L3 g' ~/ ` 
            sum += Wbc[j] * Dc[j];+ O* w, G* E( B* t2 h) z0 S5 A 
        }# E  i  I8 p7 X7 c1 F1 u 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;( Y% R2 `) X# U( L! A 
    }/ Y( o9 ?\" b$ W  o: P1 G 
 
) t2 p# W5 c& w$ o% n! N    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1; 
$ Q! n+ q( u% G) l : G- k- I3 o. `4 Y4 @& ], a; J 
    for (i = 0; i < OUT; i++)  K( `# h9 s& E! L$ O: i9 b 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
3 Z; t* J% u1 ~4 f            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
. B4 x, q3 _. o; O # b7 v: u6 ?. [# H6 i( s5 Z 
    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
1 A\" {1 F8 a3 N& ]! [4 C9 j        for (j = 0; j < IN; j++) 
# Y/ q8 [. R& }4 F; u/ a* n/ I8 I            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
9 g' V, N% f9 ~$ ~1 K# M 
- Z5 L6 {  U4 Q/ v      
0 Y1 B$ K& m$ X2 H\" l! u     ; E5 V+ R0 b- }3 A$ k 
}+ A1 g: P. h' G\" r6 [  E/ G 
 
4 ]\" B8 Y$ F5 a8 adouble result(double d1, double d2) 
. H* I\" J% z3 U{ 
' F. v% S+ }# m! H& f2 {    int i, j; 
, @; U* K8 M7 `* z    double sum; 
- _- f\" b) Z1 Z4 O3 r    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;. g) W# n: l\" O4 ~! D 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);/ r- q' |4 v4 g7 Q0 m+ p 
 
/ P7 v0 W1 }- M+ t    for (i = 0; i < NEURON; i++)4 W4 \( t/ `9 _ 
    { 
6 g8 e& F1 v* ]7 _        sum = 0;         . n4 o. K1 `, @+ o7 J 
        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;4 j7 q: D# ~6 k 
        LbOut= Fx(sum); 
( R/ [  ~: ]8 d6 s1 k# P: S8 _    } 
6 G5 r3 r7 _# s- P! m3 l ) K5 n4 B5 p, j5 m$ H' Q; ^\" W9 ^ 
    sum = 0;& y5 v$ ~- S% p\" z0 ]& q 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
4 p$ Z3 @4 [5 a. A2 v4 d. ^        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];3 {+ C9 e$ [/ o2 j( X) g 
     9 Z\" a- n, ^- ` 
    LcOut[0] = Fx(sum);# l) j% q  K8 t$ p\" q. e7 C 
     4 y' g' X0 h4 R9 R 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;+ e! @! e4 E8 P6 M3 @5 n4 U5 z 
 
5 B' v2 S( ^4 Z# o) _# j2 ~: j0 D 
: K2 G+ w0 p# p}* J+ _, T- H9 q0 f6 V8 K9 t 
void train() 
7 P/ \$ p( L8 W( ]- t7 o{ 
1 V6 O. j2 |, E, ^7 K& E    int i, j, no = 0; 
+ w; j+ P7 i7 L    double e = 0;5 H/ R\" u4 M1 |3 C9 G. H$ y  Z, G0 i 
    do{: f3 u& m) O5 V5 `: W 
        e = 0; 
- z) R* i' K9 q% x' }/ k        for (i = 0; i < DATA; i++)\" U6 B& q. M1 @4 N& j 
        { 
' g5 \& i\" N8 H, _& k            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
8 ^% s' M7 Q! |+ k            backUp(i);& O\" _' e6 T$ p, l2 G 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);+ W' {# d, }: H\" q\" y2 R2 L 
        } 
/ g( k* n: S2 @( L# H  G5 t          
& o1 M/ ^* j/ O        cout << no << " " << e << endl;& D/ o0 W) V2 L 
        no++;3 `/ N& \- j; S3 R9 `3 ~ 
    } while (no < 1000);6 i1 P9 @7 {  K# ~* } 
 
% s2 C( Q0 {/ R0 l1 r 
, l4 r\" w6 p( d+ n* Q} 
: x5 E3 L5 C! t. F4 L 1 `6 Q7 f9 U, ^& N* k 
void  main(int argc, char const *argv[]): C! g% r8 {) G0 _- a4 l$ t, [ 
{ 
/ q& y1 x( E6 i6 V      
2 U$ {. {# `1 {' h. u. ]5 I& x* M    setSample();; B' p/ O7 [; J& [: R: d2 m1 d 
    initNet(); 
4 L( _# p5 S5 I    train();) H+ e9 y3 `& o 
    double a, b;9 k( h0 y6 J4 a 
    while (1) 
& ]$ h% c6 K- ~' X* q    { 
+ X# r5 @% h6 X3 I' s. X. z5 ?        cout << "print two numbers" << endl;9 \0 E' h; E# Q( a) Y/ } 
        cin >> a >> b;0 C) _4 g- }. I7 G5 i! D' \ 
        cout << "result:" << result(a, b) << endl; 
9 L& w5 l, i: Y+ h    } 
; p, w' `& Y% X* W, L      
/ L+ H% U$ u$ j. r, {     9 t* m& y+ D/ O. Y8 S 
}

1 R. |) a1 H$ ~
( @# }6 g3 r$ O

zan