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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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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;$ m* \\\" s1 V\\" C+ |! @# R6 _5 |( C
0 |- N4 i! A3 t& n
import java.io.File;
$ m. R: r, u1 L' W' |. K9 i3 y
import java.io.FileInputStream;4 R' Y; D j3 d. ~3 V6 Z* u
import java.io.FileOutputStream;% C( \# R D. z5 V; E- ~1 d
import java.io.IOException;$ }# S& h6 ^# u- w* [
import java.io.ObjectInputStream;& \\\" a: E5 x _4 O2 s7 `) P- h, ]6 h
import java.io.ObjectOutputStream;
7 ^6 _/ s$ U! l5 v' I2 j% v
, F\\" h, b- H3 f& x3 C/ t, w3 }
public class BPFactory {
5 v8 i) @4 I I% f
/**1 {5 j* @; o/ v% K7 M. `( U
* BP神经网络元
9 j4 q- Q. X5 L( C4 y, j
*/+ T4 f m$ I8 Q# N& B! Q8 g
private static BP bp;: ?& N0 ?. s\\" y. t1 b
& R0 h9 _; b0 q h/ M; [
/**
* 初始化一个全新的bp神经网络2 F: d% r1 H$ |9 n6 W
* @param inputSize
H6 ~! q f# J, }. t0 k! `
* @param hiddenSize 9 d7 t3 ?- H8 E5 j0 t1 s
* @param outputSize
l0 u& N# h; z% O6 Z9 z7 W
*/! K1 f- v+ l+ S0 q+ c, g. j! s# n a
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
: M, a* a: `4 g) c
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);( L2 ]' l( A4 n* b) i- [
}, A\\" a0 x% c7 q\\" K5 y, N
1 J$ R& j) s3 t- u; ]+ D- f, k
/**0 {- k4 ~, ^' `' k3 q4 S3 N
* 从文件数据中读取bp神经网络
3 D6 @7 y. A/ m' k( o8 I& T
* @param file
( Z8 [% W7 Z5 [5 Z/ ?: x
* @throws IOException
6 J: |* c9 |& W% Q! ?& b8 q
* @throws ClassNotFoundException
/ Y7 _1 Q) W0 i; K
*/
X, \+ O8 Q% H4 Z& y
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {% P Y! V# S+ z5 M\\" s( b4 I+ c% n
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
- G* T4 e) y0 o& E. e\\" B- N/ ^0 }
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); \\" }; _\\" B% w, @
bp = (BP) si.readObject(); ) Z) S+ G$ N% I- _ F6 P0 |4 n& ?
si.close();\\" m, [/ Y) @) ^3 V1 ]* s
}
# G: u6 ^. n5 i( g' F6 @
/ O) N: x. n' g! ~& h0 ~, H
/**% p7 w: p, Q) V* G0 F
* 将目前的神经网络储存在指定文件8 J1 V3 d3 u3 s' l3 Y4 A6 f) \$ }
* @param file1 C) `& ~0 R5 N' G' W7 o4 l
* @throws IOException
8 C# [) E$ W8 _1 v+ f
*/7 E2 g* N' }4 m! n; u
public static void save(File file) throws IOException {! m1 d# j) l3 ]; W* |
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);4 x( \% n& k9 Q* S' K
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);9 a1 j/ @, z8 f+ j/ w\\" A9 s+ T
so.writeObject(bp);
# D\\" f$ x9 K* g, G5 x5 r
so.close();9 ]( C2 w! p- x: s; _ r0 A\\" ~
}
' Y w7 _9 J0 ^! C# y
/**4 q, P; H3 q5 p6 Y/ F6 @; q
* 训练BP神经网络3 R, L5 _- K# ~! i0 P$ C1 L
* @param trainData
4 M3 }\\" V' ?4 ?6 e
* @param target
6 p\\" _: Y( X2 B4 R/ K
*/
% G! N- X5 g- `; f& W
public static void train(double[] trainData, double[] target) {' Y) Q9 |3 m/ ]) a% T) Y
bp.train(trainData, target);
|$ u3 }, @! j; }! Q7 q
}
( H: O- w( u+ {5 p6 r; i4 @6 H
& m: s3 N% v5 @. h1 v% a
/**
6 `' O5 @- |* I, s6 y$ d
* 要求bp神经网络返回预测值& R, M [/ F2 o
* @param inData- t7 s' a! i2 {* q
* @return' ]5 `6 Y% s/ Q8 x7 B
*/
# ~$ g2 s6 `7 n# [
public static double[] test(double[] inData) {3 F\\" P! r- X7 D$ p
return bp.test(inData);. F6 \3 i+ }' D4 o9 J5 Q( K2 ]
}( q/ d1 n\\" T- T2 f8 u- O4 R& k
}

package ghost.writer.logic;$ m* \\\" s1 V\\" C+ |! @# R6 _5 |( C

0 |- N4 i! A3 t& n

import java.io.File; 
$ m. R: r, u1 L' W' |. K9 i3 y
import java.io.FileInputStream;4 R' Y; D  j3 d. ~3 V6 Z* u

import java.io.FileOutputStream;% C( \# R  D. z5 V; E- ~1 d

import java.io.IOException;$ }# S& h6 ^# u- w* [

import java.io.ObjectInputStream;& \\\" a: E5 x  _4 O2 s7 `) P- h, ]6 h

import java.io.ObjectOutputStream; 
7 ^6 _/ s$ U! l5 v' I2 j% v
 
, F\\" h, b- H3 f& x3 C/ t, w3 }
public class BPFactory { 
5 v8 i) @4 I  I% f
        /**1 {5 j* @; o/ v% K7 M. `( U

* BP神经网络元 
9 j4 q- Q. X5 L( C4 y, j
         */+ T4 f  m$ I8 Q# N& B! Q8 g

private static BP bp;: ?& N0 ?. s\\" y. t1 b

& R0 h9 _; b0 q  h/ M; [

/** 
9 s8 G# t' ~, F8 P. g0 m4 f  `( T9 q0 w
         * 初始化一个全新的bp神经网络2 F: d% r1 H$ |9 n6 W

* @param inputSize 
  H6 ~! q  f# J, }. t0 k! `
         * @param hiddenSize 9 d7 t3 ?- H8 E5 j0 t1 s

* @param outputSize 
  l0 u& N# h; z% O6 Z9 z7 W
         */! K1 f- v+ l+ S0 q+ c, g. j! s# n  a

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
: M, a* a: `4 g) c
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);( L2 ]' l( A4 n* b) i- [

}, A\\" a0 x% c7 q\\" K5 y, N

1 J$ R& j) s3 t- u; ]+ D- f, k

/**0 {- k4 ~, ^' `' k3 q4 S3 N

* 从文件数据中读取bp神经网络 
3 D6 @7 y. A/ m' k( o8 I& T
         * @param file 
( Z8 [% W7 Z5 [5 Z/ ?: x
         * @throws IOException 
6 J: |* c9 |& W% Q! ?& b8 q
         * @throws ClassNotFoundException 
/ Y7 _1 Q) W0 i; K
         */ 
  X, \+ O8 Q% H4 Z& y
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {% P  Y! V# S+ z5 M\\" s( b4 I+ c% n

FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
- G* T4 e) y0 o& E. e\\" B- N/ ^0 }
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); \\" }; _\\" B% w, @

bp = (BP) si.readObject(); ) Z) S+ G$ N% I- _  F6 P0 |4 n& ?

si.close();\\" m, [/ Y) @) ^3 V1 ]* s

} 
# G: u6 ^. n5 i( g' F6 @
        
/ O) N: x. n' g! ~& h0 ~, H
        /**% p7 w: p, Q) V* G0 F

* 将目前的神经网络储存在指定文件8 J1 V3 d3 u3 s' l3 Y4 A6 f) \$ }

* @param file1 C) `& ~0 R5 N' G' W7 o4 l

* @throws IOException 
8 C# [) E$ W8 _1 v+ f
         */7 E2 g* N' }4 m! n; u

public static void save(File file) throws IOException {! m1 d# j) l3 ]; W* |

FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);4 x( \% n& k9 Q* S' K

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);9 a1 j/ @, z8 f+ j/ w\\" A9 s+ T

so.writeObject(bp); 
# D\\" f$ x9 K* g, G5 x5 r
                so.close();9 ]( C2 w! p- x: s; _  r0 A\\" ~

} 
2 t0 b9 a2 ?\\" b; ~( c1 p5 W. k\\" o' {
        
' Y  w7 _9 J0 ^! C# y
        /**4 q, P; H3 q5 p6 Y/ F6 @; q

* 训练BP神经网络3 R, L5 _- K# ~! i0 P$ C1 L

* @param trainData 
4 M3 }\\" V' ?4 ?6 e
         * @param target 
6 p\\" _: Y( X2 B4 R/ K
         */ 
% G! N- X5 g- `; f& W
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {' Y) Q9 |3 m/ ]) a% T) Y

bp.train(trainData, target); 
  |$ u3 }, @! j; }! Q7 q
        } 
( H: O- w( u+ {5 p6 r; i4 @6 H
        
& m: s3 N% v5 @. h1 v% a
        /** 
6 `' O5 @- |* I, s6 y$ d
         * 要求bp神经网络返回预测值& R, M  [/ F2 o

* @param inData- t7 s' a! i2 {* q

* @return' ]5 `6 Y% s/ Q8 x7 B

*/ 
# ~$ g2 s6 `7 n# [
        public static double[] test(double[] inData) {3 F\\" P! r- X7 D$ p

return bp.test(inData);. F6 \3 i+ }' D4 o9 J5 Q( K2 ]

}( q/ d1 n\\" T- T2 f8 u- O4 R& k

}

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