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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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发表于 2014-4-12 14:13 |只看该作者 |倒序浏览

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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;
2 b( u, _2 d3 b5 [2 S: ^
8 t- P, _\\" B) h( V' n
import java.io.File;
1 i\\" v! s) R8 H\\" r% {0 _- G
import java.io.FileInputStream;
+ R# P+ [5 U9 Y% ?+ d! r
import java.io.FileOutputStream;) m+ B) f\\" F) v0 w$ G
import java.io.IOException;
1 ~/ S+ p1 n! w2 f. {' s3 H: f$ z
import java.io.ObjectInputStream;
- a: m5 S\\" r, R% G \& B+ c# @
import java.io.ObjectOutputStream;
1 n8 J- \% t5 f8 d6 |# Y- c( u: ]! B
+ C {9 W0 ~. _) e7 b2 @. z/ m
public class BPFactory {9 {! ]7 I$ Y! c! ~' S
/**
) f: f& U. L' q6 |( ]
* BP神经网络元( F% K# v5 s7 F* D
*/: r& j6 y7 ?, S0 @* ]* Y, C% V
private static BP bp;
; j S1 M, I& Q; A
. N. V% H3 M- i$ G9 H
/**1 Y3 l- w/ B9 [ j, n4 s+ s
* 初始化一个全新的bp神经网络
! k2 Q5 o' S) \$ W2 A7 E
* @param inputSize. v1 ]) P* ?* d4 T4 Y) L
* @param hiddenSize + A- j# U' [. g3 e$ m& i
* @param outputSize( b' R+ I8 T' [$ i0 E8 [
*/$ S4 Y7 f! L. @% T. E5 z
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
, N# R7 ^) T2 c: b
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);, R0 u: o0 m# b% z2 N5 c% p) y
}) N7 X& E/ j- b
4 E. W& G# |- s* y
/**
# m) t9 l( a\\" i5 e/ H; x9 `
* 从文件数据中读取bp神经网络
* Z\\" Y+ J7 E* w
* @param file' F. Y- ]! ^1 l+ m) T- \, | W
* @throws IOException b$ O% A3 T4 M% t
* @throws ClassNotFoundException0 \( a7 f l# M5 D
*/
\\" ]) L7 C$ F9 L5 V
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {\\" n/ d# n+ N+ V! X& `& J$ J
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);: u6 Q& g\\" ]0 F\\" I2 E
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); # b# B# n. r, F
bp = (BP) si.readObject();
+ e! E3 j- _ m1 E3 J5 Y
si.close();
* _6 \6 A# z4 u7 W/ B, S4 f
}
7 d+ ?1 w* a$ C, [; d$ F
. C\\" K2 _. v4 V! I$ h\\" \9 N
/**5 d8 P% g, m- ?
* 将目前的神经网络储存在指定文件
( g7 y! o6 d0 `, U7 Q
* @param file
, ~+ I5 T2 u0 S! _( x, e
* @throws IOException
, x$ G( a8 z\\" @
*/
# M w! a& l1 `* B' k
public static void save(File file) throws IOException {
3 J& O& _\\" C: |6 l
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
) I) I) W! t# D Z: S v
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);, J! I* \: D- d
so.writeObject(bp);3 Z) l8 m+ q$ ]9 k% J
so.close();
, n5 Q, t\\" j( g
}
& C8 ]0 s, ?0 g4 n% W
! W& T3 ^6 w) z+ e3 C2 Z7 [7 k
/**\\" Y: u+ { U7 T0 Z
* 训练BP神经网络% ~1 ]4 }$ `+ s5 X# }
* @param trainData- {. j8 s: C! J0 [\\" c8 l8 {
* @param target
8 w3 J7 U) L\\" i3 s/ j$ s
*/5 V6 t' R! f0 j7 t) R' b u
public static void train(double[] trainData, double[] target) {% S) A( B0 Q\\" J. V, d9 e: D8 \
bp.train(trainData, target);! ?7 ~) O G- u% q. P% L0 @\\" a
}: \7 K6 x1 x- P8 ?\\" p3 O
3 n\\" F( J4 e# G& _0 a
/**
) W% k/ W; q( n8 x4 n; P3 m7 ]
* 要求bp神经网络返回预测值
t, k! V0 U; f: V( \
* @param inData3 F# }4 u8 S6 y0 R, a3 j8 g7 v
* @return
3 w4 u8 l5 l; ~9 m
*/- ~# j+ v0 A, K9 o
public static double[] test(double[] inData) {
5 ?$ i; K7 x2 B6 ~- `3 M
return bp.test(inData);9 w5 O( }2 H7 e& @# v$ k
}
' i: `4 z7 Q& e% C% {2 d
}

package ghost.writer.logic; 
2 b( u, _2 d3 b5 [2 S: ^
 
8 t- P, _\\" B) h( V' n
import java.io.File; 
1 i\\" v! s) R8 H\\" r% {0 _- G
import java.io.FileInputStream; 
+ R# P+ [5 U9 Y% ?+ d! r
import java.io.FileOutputStream;) m+ B) f\\" F) v0 w$ G

import java.io.IOException; 
1 ~/ S+ p1 n! w2 f. {' s3 H: f$ z
import java.io.ObjectInputStream; 
- a: m5 S\\" r, R% G  \& B+ c# @
import java.io.ObjectOutputStream; 
1 n8 J- \% t5 f8 d6 |# Y- c( u: ]! B
+ C  {9 W0 ~. _) e7 b2 @. z/ m

public class BPFactory {9 {! ]7 I$ Y! c! ~' S

/** 
) f: f& U. L' q6 |( ]
         * BP神经网络元( F% K# v5 s7 F* D

*/: r& j6 y7 ?, S0 @* ]* Y, C% V

private static BP bp; 
; j  S1 M, I& Q; A
        . N. V% H3 M- i$ G9 H

/**1 Y3 l- w/ B9 [  j, n4 s+ s

* 初始化一个全新的bp神经网络 
! k2 Q5 o' S) \$ W2 A7 E
         * @param inputSize. v1 ]) P* ?* d4 T4 Y) L

* @param hiddenSize + A- j# U' [. g3 e$ m& i

* @param outputSize( b' R+ I8 T' [$ i0 E8 [

*/$ S4 Y7 f! L. @% T. E5 z

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
, N# R7 ^) T2 c: b
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);, R0 u: o0 m# b% z2 N5 c% p) y

}) N7 X& E/ j- b

4 E. W& G# |- s* y

/** 
# m) t9 l( a\\" i5 e/ H; x9 `
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
* Z\\" Y+ J7 E* w
         * @param file' F. Y- ]! ^1 l+ m) T- \, |  W

* @throws IOException  b$ O% A3 T4 M% t

* @throws ClassNotFoundException0 \( a7 f  l# M5 D

*/ 
\\" ]) L7 C$ F9 L5 V
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {\\" n/ d# n+ N+ V! X& `& J$ J

FileInputStream fi = new FileInputStream(file);: u6 Q& g\\" ]0 F\\" I2 E

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); # b# B# n. r, F

bp = (BP) si.readObject(); 
+ e! E3 j- _  m1 E3 J5 Y
                si.close(); 
* _6 \6 A# z4 u7 W/ B, S4 f
        } 
7 d+ ?1 w* a$ C, [; d$ F
        . C\\" K2 _. v4 V! I$ h\\" \9 N

/**5 d8 P% g, m- ?

* 将目前的神经网络储存在指定文件 
( g7 y! o6 d0 `, U7 Q
         * @param file 
, ~+ I5 T2 u0 S! _( x, e
         * @throws IOException 
, x$ G( a8 z\\" @
         */ 
# M  w! a& l1 `* B' k
        public static void save(File file) throws IOException { 
3 J& O& _\\" C: |6 l
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
) I) I) W! t# D  Z: S  v
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);, J! I* \: D- d

so.writeObject(bp);3 Z) l8 m+ q$ ]9 k% J

so.close(); 
, n5 Q, t\\" j( g
        } 
& C8 ]0 s, ?0 g4 n% W
        
! W& T3 ^6 w) z+ e3 C2 Z7 [7 k
        /**\\" Y: u+ {  U7 T0 Z

* 训练BP神经网络% ~1 ]4 }$ `+ s5 X# }

* @param trainData- {. j8 s: C! J0 [\\" c8 l8 {

* @param target 
8 w3 J7 U) L\\" i3 s/ j$ s
         */5 V6 t' R! f0 j7 t) R' b  u

public static void train(double[] trainData, double[] target) {% S) A( B0 Q\\" J. V, d9 e: D8 \

bp.train(trainData, target);! ?7 ~) O  G- u% q. P% L0 @\\" a

}: \7 K6 x1 x- P8 ?\\" p3 O

3 n\\" F( J4 e# G& _0 a

/** 
) W% k/ W; q( n8 x4 n; P3 m7 ]
         * 要求bp神经网络返回预测值 
  t, k! V0 U; f: V( \
         * @param inData3 F# }4 u8 S6 y0 R, a3 j8 g7 v

* @return 
3 w4 u8 l5 l; ~9 m
         */- ~# j+ v0 A, K9 o

public static double[] test(double[] inData) { 
5 ?$ i; K7 x2 B6 ~- `3 M
                return bp.test(inData);9 w5 O( }2 H7 e& @# v$ k

} 
' i: `4 z7 Q& e% C% {2 d
}

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