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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;. x2 Y$ R6 z4 N
l$ R9 m* M/ P) M. b( k T
import java.io.File;% ]/ T% m3 F) V' o& D( z7 U
import java.io.FileInputStream;. k5 } Z5 J3 ?\\" R: a7 a+ J
import java.io.FileOutputStream;
% u/ C4 C# G# ?2 v. k- J* b
import java.io.IOException;
0 E$ V9 z* V6 Q& ~0 Q
import java.io.ObjectInputStream;
\\" p3 @# p; N/ v# n, Z7 G
import java.io.ObjectOutputStream;
7 A/ h* U# [8 \ A% t% d3 g
% x3 U6 g3 e* Z/ v
public class BPFactory {
; L5 ]( @0 x\\" V9 S
/**8 K0 Q3 {( B# n/ K& f+ X+ j
* BP神经网络元
$ }1 A1 `! T- l6 B: x9 u
*/
/ j6 d0 _. p7 w4 [+ C& l. b
private static BP bp;
2 j$ F2 g; Q: @ Y9 |
4 ^8 L. ?5 A) U. F- }! O' R' `
/**
c v4 D1 j\\" ^! K, u/ \2 t, G7 i
* 初始化一个全新的bp神经网络/ O1 E! `, h9 r/ m* N5 T
* @param inputSize
5 H9 r& E9 i: T; L% b
* @param hiddenSize
4 k8 c. Y! E2 d# z
* @param outputSize
5 ^4 v9 s8 b/ b u
*/
5 G O9 d8 { ~4 i: [
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
4 f: N7 ~4 [; C! T/ e
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
$ \, A) D6 z+ w7 G A3 b- }\\" ~
}
6 D0 _0 L/ R\\" s+ c q1 O\\" g
; g) L5 e& d: f {9 v
/**4 W5 i1 ?- m+ r4 T7 ]) ^: ^# k) J
* 从文件数据中读取bp神经网络& T6 f, d9 k. p+ ~! i
* @param file
* K& m' @$ I: G, J4 d$ w
* @throws IOException
2 C\\" h\\" e# z) o+ O
* @throws ClassNotFoundException, D2 D8 h1 @* D: d3 r6 F1 x
*/5 d+ ^7 f4 ?+ `
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {
0 n3 X% ?% k$ g6 C# P' ?3 b9 [
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
2 k* C4 ?2 f6 ]0 `% T+ ~
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi);
3 L5 @# I7 z1 l- }0 l4 f# T
bp = (BP) si.readObject(); 0 w A\\" n' z2 o4 T3 L0 s
si.close();! Y( {4 e/ c\\" ?- }9 K4 b
}
4 X* b8 ^: E! [: @\\" M9 K8 J
& w# t; \* l3 G\\" F* O/ r+ E
/**( A/ N+ O! U2 E9 D
* 将目前的神经网络储存在指定文件6 T1 Y2 w! x4 `1 T0 L# L
* @param file
: N+ H4 o4 B! @* w, q
* @throws IOException\\" q' u, A$ t' I; R
*/# A7 l# G0 b4 E$ H
public static void save(File file) throws IOException {
( d! x( J K+ S6 e+ E* d
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
& `$ y5 W1 u3 h
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);
$ s4 K) N k) ]9 b! E( F
so.writeObject(bp);2 R7 X) h2 ^1 u) y$ }0 A& N4 e
so.close();
- k. R% ?7 {. I1 V+ f) i- ^/ k
} }* _# r# t1 x6 z/ D\\" P7 h$ }
0 L/ t& J+ J! ^\\" S8 H( c. ?
/** }! z( P; e% ~; u/ l
* 训练BP神经网络 E0 q( _6 }9 r3 _# s
* @param trainData
\\" a) Z# O! o+ q! M, V: `, ?
* @param target
6 t7 u: N+ d6 o/ N1 T5 f9 y
*/8 k* z: h7 v4 d% d0 G
public static void train(double[] trainData, double[] target) {
5 p& g( G7 |, R$ V; y+ V. ^
bp.train(trainData, target);
4 V) g3 v0 X: L: p8 R
} P\\" z: o7 b8 `' s8 x
2 @1 `1 j3 T6 a0 d s5 O6 F, h& R
/**. n- p+ x6 V6 w; J, ^
* 要求bp神经网络返回预测值
' [4 \ _+ G% V/ c
* @param inData: M& b6 x& e3 } r: q+ z
* @return
. Y9 g/ X$ s' A& @4 {- U: w
*/
/ Z4 l& x- Q: p
public static double[] test(double[] inData) {
3 x- |3 B6 F\\" ?6 I* Z
return bp.test(inData);8 k5 D5 a# g* n! ]% i
}
M6 Y! ? o# R( o
}

package ghost.writer.logic;. x2 Y$ R6 z4 N

l$ R9 m* M/ P) M. b( k  T

import java.io.File;% ]/ T% m3 F) V' o& D( z7 U

import java.io.FileInputStream;. k5 }  Z5 J3 ?\\" R: a7 a+ J

import java.io.FileOutputStream; 
% u/ C4 C# G# ?2 v. k- J* b
import java.io.IOException; 
0 E$ V9 z* V6 Q& ~0 Q
import java.io.ObjectInputStream; 
\\" p3 @# p; N/ v# n, Z7 G
import java.io.ObjectOutputStream; 
7 A/ h* U# [8 \  A% t% d3 g
 
% x3 U6 g3 e* Z/ v
public class BPFactory { 
; L5 ]( @0 x\\" V9 S
        /**8 K0 Q3 {( B# n/ K& f+ X+ j

* BP神经网络元 
$ }1 A1 `! T- l6 B: x9 u
         */ 
/ j6 d0 _. p7 w4 [+ C& l. b
        private static BP bp; 
2 j$ F2 g; Q: @  Y9 |
        
4 ^8 L. ?5 A) U. F- }! O' R' `
        /** 
  c  v4 D1 j\\" ^! K, u/ \2 t, G7 i
         * 初始化一个全新的bp神经网络/ O1 E! `, h9 r/ m* N5 T

* @param inputSize 
5 H9 r& E9 i: T; L% b
         * @param hiddenSize 
4 k8 c. Y! E2 d# z
         * @param outputSize 
5 ^4 v9 s8 b/ b  u
         */ 
5 G  O9 d8 {  ~4 i: [
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
4 f: N7 ~4 [; C! T/ e
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
$ \, A) D6 z+ w7 G  A3 b- }\\" ~
        } 
6 D0 _0 L/ R\\" s+ c  q1 O\\" g
        ; g) L5 e& d: f  {9 v

/**4 W5 i1 ?- m+ r4 T7 ]) ^: ^# k) J

* 从文件数据中读取bp神经网络& T6 f, d9 k. p+ ~! i

* @param file 
* K& m' @$ I: G, J4 d$ w
         * @throws IOException 
2 C\\" h\\" e# z) o+ O
         * @throws ClassNotFoundException, D2 D8 h1 @* D: d3 r6 F1 x

*/5 d+ ^7 f4 ?+ `

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException { 
0 n3 X% ?% k$ g6 C# P' ?3 b9 [
                FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
2 k* C4 ?2 f6 ]0 `% T+ ~
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 
3 L5 @# I7 z1 l- }0 l4 f# T
                bp = (BP) si.readObject(); 0 w  A\\" n' z2 o4 T3 L0 s

si.close();! Y( {4 e/ c\\" ?- }9 K4 b

} 
4 X* b8 ^: E! [: @\\" M9 K8 J
        
& w# t; \* l3 G\\" F* O/ r+ E
        /**( A/ N+ O! U2 E9 D

* 将目前的神经网络储存在指定文件6 T1 Y2 w! x4 `1 T0 L# L

* @param file 
: N+ H4 o4 B! @* w, q
         * @throws IOException\\" q' u, A$ t' I; R

*/# A7 l# G0 b4 E$ H

public static void save(File file) throws IOException { 
( d! x( J  K+ S6 e+ E* d
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
& `$ y5 W1 u3 h
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo); 
$ s4 K) N  k) ]9 b! E( F
                so.writeObject(bp);2 R7 X) h2 ^1 u) y$ }0 A& N4 e

so.close(); 
- k. R% ?7 {. I1 V+ f) i- ^/ k
        }  }* _# r# t1 x6 z/ D\\" P7 h$ }

0 L/ t& J+ J! ^\\" S8 H( c. ?
        /**  }! z( P; e% ~; u/ l

* 训练BP神经网络  E0 q( _6 }9 r3 _# s

* @param trainData 
\\" a) Z# O! o+ q! M, V: `, ?
         * @param target 
6 t7 u: N+ d6 o/ N1 T5 f9 y
         */8 k* z: h7 v4 d% d0 G

public static void train(double[] trainData, double[] target) { 
5 p& g( G7 |, R$ V; y+ V. ^
                bp.train(trainData, target); 
4 V) g3 v0 X: L: p8 R
        }  P\\" z: o7 b8 `' s8 x

2 @1 `1 j3 T6 a0 d  s5 O6 F, h& R

/**. n- p+ x6 V6 w; J, ^

* 要求bp神经网络返回预测值 
' [4 \  _+ G% V/ c
         * @param inData: M& b6 x& e3 }  r: q+ z

* @return 
. Y9 g/ X$ s' A& @4 {- U: w
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/ Z4 l& x- Q: p
        public static double[] test(double[] inData) { 
3 x- |3 B6 F\\" ?6 I* Z
                return bp.test(inData);8 k5 D5 a# g* n! ]% i

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  M6 Y! ?  o# R( o
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