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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

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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;
, f/ i# }1 V6 R$ k) U# p; m m( @
f& ]% \& S9 [
import java.io.File;
( H: Y* X. F% j9 [
import java.io.FileInputStream;- x. e6 h! W( ~$ E7 J
import java.io.FileOutputStream;3 F( [: e6 E\\" x+ I' R2 o1 e l
import java.io.IOException;- x3 w/ Q6 T1 @6 U. ~$ I8 C% ?
import java.io.ObjectInputStream;+ _5 W+ |2 G0 {
import java.io.ObjectOutputStream;
) ^3 J( E/ z( |1 ]: R! ]. @0 g4 }! o
- b( G) ?' y O# ` t4 o\\" e
public class BPFactory {: C' ]2 p8 a9 |! m& C
/*** r' e8 s# c* T5 u/ J
* BP神经网络元8 _# E. Q4 h; ?
*/
! g4 s% K2 y: V* `\\" q
private static BP bp;
& s( ?7 k6 Y0 H# g6 t- }. Y, t
Q+ I: T& u/ h: H
/**
- f0 m4 q7 v' H9 \
* 初始化一个全新的bp神经网络 d+ g& i% U6 D- L
* @param inputSize
: p; R! l$ M, H& D) T8 V3 F
* @param hiddenSize 4 r1 q# x( J8 F5 l# m' [
* @param outputSize
& O; o# x6 B8 x e
*/; h# M3 D+ i6 B! m6 s2 Q
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {1 s, G* e* |; ]5 b
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);7 L1 P8 { m C5 w7 `
}2 N% c. K' F- N2 d\\" X
0 u: p. r. n. X1 m6 p( S1 \
/**/ ?3 a0 g& q+ X- ~' @# ^
* 从文件数据中读取bp神经网络( B1 O# B3 l\\" \/ \8 S) k+ v
* @param file
9 y+ a/ A E) i
* @throws IOException# S, w+ k) @$ ^; j. c% [6 c
* @throws ClassNotFoundException% [0 v3 E/ z& z2 k3 E5 ~, i; C
*/! A, F0 Z/ z* j$ j7 ?5 Z+ E8 ^
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
\\" p( h0 }+ z% F
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);\\" P+ W7 c1 d$ W( h! Q5 t
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
/ e\\" T, T; J% q# O' G, g
bp = (BP) si.readObject();
% q/ }: K1 p5 X
si.close();
8 q, A1 o# K\\" x: s2 D1 ?7 l
}% z- a4 K, ~( z) C
1 _, K& G: X! F5 T9 e- u' h
/**9 i' p# n8 C2 O% h' A: E9 ~- n
* 将目前的神经网络储存在指定文件
\\" z! @1 M3 F K. p, A
* @param file M% t2 [8 U1 J4 B! R6 Q1 E
* @throws IOException. }' m2 `6 \! I. G# v
*/% I% l/ V1 C% I j; p6 g0 I; C
public static void save(File file) throws IOException {
$ b- r\\" s- B: r# M
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);$ `1 e# C! C7 W
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);5 K: t' U8 v( X4 @* c4 T
so.writeObject(bp);
2 e2 ~0 n$ V- z r* }
so.close();9 L# z; L w4 `( C\\" S
}& L+ ?9 N# c/ V- J) f3 Z4 j+ b
5 C: v0 d. ^ ^8 K. S2 _
/**/ x9 X2 p3 y! J0 `( }, H3 L
* 训练BP神经网络
A\\" ^+ E5 E5 H+ {
* @param trainData
7 _' s2 O# C# [* q
* @param target6 K$ _. Q% z* o5 t+ i# O
*/
! `) V2 B2 b- ~0 w. A6 w2 v
public static void train(double[] trainData, double[] target) {: u0 U, ~( M7 ^) R4 }6 R
bp.train(trainData, target);
- Y' r, y( c, @0 c3 Z- j
}* }8 H- m\\" G# a* \* z
2 H% r' i5 M# C1 c2 l+ T4 x5 F
/**, t z9 |* E9 E8 ^
* 要求bp神经网络返回预测值5 [/ n; m- w$ I7 k
* @param inData
6 P% A& O# M, S\\" v1 M* M
* @return: U& m3 t) [+ L7 a0 C; D
*/5 v) i\\" w( I- h0 _
public static double[] test(double[] inData) {
. K8 }4 _7 U. z\\" q, Q+ R+ A
return bp.test(inData);
3 ^6 C7 @. H. A5 Y1 `0 e
}
+ F( i) S9 C7 L! f) g5 r
}

package ghost.writer.logic; 
, f/ i# }1 V6 R$ k) U# p; m  m( @
 
  f& ]% \& S9 [
import java.io.File; 
( H: Y* X. F% j9 [
import java.io.FileInputStream;- x. e6 h! W( ~$ E7 J

import java.io.FileOutputStream;3 F( [: e6 E\\" x+ I' R2 o1 e  l

import java.io.IOException;- x3 w/ Q6 T1 @6 U. ~$ I8 C% ?

import java.io.ObjectInputStream;+ _5 W+ |2 G0 {

import java.io.ObjectOutputStream; 
) ^3 J( E/ z( |1 ]: R! ]. @0 g4 }! o
- b( G) ?' y  O# `  t4 o\\" e

public class BPFactory {: C' ]2 p8 a9 |! m& C

/*** r' e8 s# c* T5 u/ J

* BP神经网络元8 _# E. Q4 h; ?

*/ 
! g4 s% K2 y: V* `\\" q
        private static BP bp; 
& s( ?7 k6 Y0 H# g6 t- }. Y, t
          Q+ I: T& u/ h: H

/** 
- f0 m4 q7 v' H9 \
         * 初始化一个全新的bp神经网络  d+ g& i% U6 D- L

* @param inputSize 
: p; R! l$ M, H& D) T8 V3 F
         * @param hiddenSize 4 r1 q# x( J8 F5 l# m' [

* @param outputSize 
& O; o# x6 B8 x  e
         */; h# M3 D+ i6 B! m6 s2 Q

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {1 s, G* e* |; ]5 b

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);7 L1 P8 {  m  C5 w7 `

}2 N% c. K' F- N2 d\\" X

0 u: p. r. n. X1 m6 p( S1 \
        /**/ ?3 a0 g& q+ X- ~' @# ^

* 从文件数据中读取bp神经网络( B1 O# B3 l\\" \/ \8 S) k+ v

* @param file 
9 y+ a/ A  E) i
         * @throws IOException# S, w+ k) @$ ^; j. c% [6 c

* @throws ClassNotFoundException% [0 v3 E/ z& z2 k3 E5 ~, i; C

*/! A, F0 Z/ z* j$ j7 ?5 Z+ E8 ^

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
\\" p( h0 }+ z% F
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file);\\" P+ W7 c1 d$ W( h! Q5 t

ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 
/ e\\" T, T; J% q# O' G, g
                bp = (BP) si.readObject(); 
% q/ }: K1 p5 X
                si.close(); 
8 q, A1 o# K\\" x: s2 D1 ?7 l
        }% z- a4 K, ~( z) C

1 _, K& G: X! F5 T9 e- u' h

/**9 i' p# n8 C2 O% h' A: E9 ~- n

* 将目前的神经网络储存在指定文件 
\\" z! @1 M3 F  K. p, A
         * @param file  M% t2 [8 U1 J4 B! R6 Q1 E

* @throws IOException. }' m2 `6 \! I. G# v

*/% I% l/ V1 C% I  j; p6 g0 I; C

public static void save(File file) throws IOException { 
$ b- r\\" s- B: r# M
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);$ `1 e# C! C7 W

ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);5 K: t' U8 v( X4 @* c4 T

so.writeObject(bp); 
2 e2 ~0 n$ V- z  r* }
                so.close();9 L# z; L  w4 `( C\\" S

}& L+ ?9 N# c/ V- J) f3 Z4 j+ b

5 C: v0 d. ^  ^8 K. S2 _

/**/ x9 X2 p3 y! J0 `( }, H3 L

* 训练BP神经网络 
  A\\" ^+ E5 E5 H+ {
         * @param trainData 
7 _' s2 O# C# [* q
         * @param target6 K$ _. Q% z* o5 t+ i# O

*/ 
! `) V2 B2 b- ~0 w. A6 w2 v
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {: u0 U, ~( M7 ^) R4 }6 R

bp.train(trainData, target); 
- Y' r, y( c, @0 c3 Z- j
        }* }8 H- m\\" G# a* \* z

2 H% r' i5 M# C1 c2 l+ T4 x5 F

/**, t  z9 |* E9 E8 ^

* 要求bp神经网络返回预测值5 [/ n; m- w$ I7 k

* @param inData 
6 P% A& O# M, S\\" v1 M* M
         * @return: U& m3 t) [+ L7 a0 C; D

*/5 v) i\\" w( I- h0 _

public static double[] test(double[] inData) { 
. K8 }4 _7 U. z\\" q, Q+ R+ A
                return bp.test(inData); 
3 ^6 C7 @. H. A5 Y1 `0 e
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+ F( i) S9 C7 L! f) g5 r
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