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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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[LV.2]偶尔看看I

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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

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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;
0 Q\\" B# n2 s, J% ` t
4 O# b& e8 J6 S/ F5 O1 n4 v- A
import java.io.File;/ N. H: K/ F0 t\\" q E
import java.io.FileInputStream;. `- j- b2 [\\" p' z5 @3 o
import java.io.FileOutputStream;
2 D- v- A: R( x2 X) j5 g
import java.io.IOException;1 r9 r0 c! {! D( ~0 D( f4 M% |
import java.io.ObjectInputStream;$ B2 o+ u/ L* _, k1 }/ v
import java.io.ObjectOutputStream;
1 ^% {& J& A) i8 Q. G1 Q
! M- D. s) Z\\" V, w: i. v U
public class BPFactory {
, g! X+ M- P6 f4 {$ m6 Z
/**
\\" k+ N. [, \; B d' X* d
* BP神经网络元# `6 A1 [) Z: ?8 t k\\" X* Z0 t
*/
7 `0 ?! U2 l2 {) R8 o- Q D, d\\" W
private static BP bp;
( U! V% `( d+ D, p. }
, n, |2 Q3 B- C8 r6 @2 U6 N
/**' ^8 D( `% R1 N! ^: _. D, U
* 初始化一个全新的bp神经网络. h$ P- `4 W% q% {2 @8 L1 b4 A
* @param inputSize3 c3 e. }# L\\" [& ~4 J' D( c
* @param hiddenSize ( z- l2 D/ B' @3 J+ F* _7 e; o
* @param outputSize\\" N* S, Z; U, t2 S
*/
: G7 [3 e5 p! e; h
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {
0 U3 }1 o- \& y: u
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);
$ p8 m/ Y. U# p, W! y* V/ L
}
5 X3 Y F2 ?+ ?: D) F, N\\" t
\\" U3 |% M\\" s( d1 I/ z+ F
/**
. T\\" J8 d. C5 a
* 从文件数据中读取bp神经网络
5 ]) U1 z6 a2 I& e1 e
* @param file. T- F9 U. f4 J+ {! g# l
* @throws IOException
3 _: @- [0 ~ u6 q( o
* @throws ClassNotFoundException# t7 ]6 R$ L8 D5 Y, W' i( o' N
*/
9 a6 ~9 _- N% p. s3 ?8 Y
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {/ x+ [: P- p. r8 Z# U* Q
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
% _; _; C8 J% E, m2 ] i
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); % p9 ?! X3 U4 M* M\\" W
bp = (BP) si.readObject();
0 `( z: J p& i
si.close();3 z& l0 T$ E' Z5 d1 \2 P
}& E: \* q! T* U3 B
' n8 B, `1 ~8 I6 d
/**' W\\" e9 y J\\" r% J
* 将目前的神经网络储存在指定文件
+ {7 @2 f! T: K5 f6 h! T
* @param file
% `* E1 q, x8 y$ T; ~! t2 U
* @throws IOException
8 k2 Y+ h* c* w$ w9 K$ W
*/: D j) k3 y* m* @\\" a
public static void save(File file) throws IOException {
8 ]& x% ^$ C, w, {% ~( c3 r
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
\\" Y+ ?4 ^; X8 v1 w
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);3 z\\" b- ^, a2 j1 ^# Q
so.writeObject(bp);6 m4 F, D) b' V+ T- i3 T
so.close();
- V4 S2 w1 c* w8 ?. t0 i! T
}
* n( a) Q3 r& g, }- A# M0 ~5 |
# `4 {; ~1 r' W6 s( E9 P
/**$ E- P) t1 d\\" u5 L# A
* 训练BP神经网络 ]' R5 w/ s/ O# M
* @param trainData
$ O! Q9 ?; U, _: g4 ?\\" q' k; l1 ?
* @param target4 z \! z& U6 [( I ]# R! Y
*/9 ~8 g: c4 h2 g K, E
public static void train(double[] trainData, double[] target) {. }% f# n3 P# x) Z* i3 e
bp.train(trainData, target);+ J. ~; ~. c! B9 }
}+ [' ? `' _0 _5 T
0 p! i5 J5 m4 l3 a' j! f- S
/**
5 E: k0 k- p+ [$ l/ ?; ^
* 要求bp神经网络返回预测值
: z4 S1 z$ Q) R( ]
* @param inData8 H5 \. E+ i. c/ }
* @return
9 a$ o' M8 b$ B6 |1 g3 J- J
*/8 z* N7 s6 X+ D+ G& F0 a
public static double[] test(double[] inData) {
. z7 A7 m% u4 z\\" L6 a5 a
return bp.test(inData);
\\" r6 l4 Y4 S. O& D
}6 N T( ~\\" [* G: b7 a
}

package ghost.writer.logic; 
0 Q\\" B# n2 s, J% `  t
4 O# b& e8 J6 S/ F5 O1 n4 v- A

import java.io.File;/ N. H: K/ F0 t\\" q  E

import java.io.FileInputStream;. `- j- b2 [\\" p' z5 @3 o

import java.io.FileOutputStream; 
2 D- v- A: R( x2 X) j5 g
import java.io.IOException;1 r9 r0 c! {! D( ~0 D( f4 M% |

import java.io.ObjectInputStream;$ B2 o+ u/ L* _, k1 }/ v

import java.io.ObjectOutputStream; 
1 ^% {& J& A) i8 Q. G1 Q
 
! M- D. s) Z\\" V, w: i. v  U
public class BPFactory { 
, g! X+ M- P6 f4 {$ m6 Z
        /** 
\\" k+ N. [, \; B  d' X* d
         * BP神经网络元# `6 A1 [) Z: ?8 t  k\\" X* Z0 t

*/ 
7 `0 ?! U2 l2 {) R8 o- Q  D, d\\" W
        private static BP bp; 
( U! V% `( d+ D, p. }
        
, n, |2 Q3 B- C8 r6 @2 U6 N
        /**' ^8 D( `% R1 N! ^: _. D, U

* 初始化一个全新的bp神经网络. h$ P- `4 W% q% {2 @8 L1 b4 A

* @param inputSize3 c3 e. }# L\\" [& ~4 J' D( c

* @param hiddenSize ( z- l2 D/ B' @3 J+ F* _7 e; o

* @param outputSize\\" N* S, Z; U, t2 S

*/ 
: G7 [3 e5 p! e; h
        public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) { 
0 U3 }1 o- \& y: u
                bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize); 
$ p8 m/ Y. U# p, W! y* V/ L
        } 
5 X3 Y  F2 ?+ ?: D) F, N\\" t
        \\" U3 |% M\\" s( d1 I/ z+ F

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. T\\" J8 d. C5 a
         * 从文件数据中读取bp神经网络 
5 ]) U1 z6 a2 I& e1 e
         * @param file. T- F9 U. f4 J+ {! g# l

* @throws IOException 
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         * @throws ClassNotFoundException# t7 ]6 R$ L8 D5 Y, W' i( o' N

*/ 
9 a6 ~9 _- N% p. s3 ?8 Y
        public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {/ x+ [: P- p. r8 Z# U* Q

FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
% _; _; C8 J% E, m2 ]  i
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); % p9 ?! X3 U4 M* M\\" W

bp = (BP) si.readObject(); 
0 `( z: J  p& i
                si.close();3 z& l0 T$ E' Z5 d1 \2 P

}& E: \* q! T* U3 B

' n8 B, `1 ~8 I6 d
        /**' W\\" e9 y  J\\" r% J

* 将目前的神经网络储存在指定文件 
+ {7 @2 f! T: K5 f6 h! T
         * @param file 
% `* E1 q, x8 y$ T; ~! t2 U
         * @throws IOException 
8 k2 Y+ h* c* w$ w9 K$ W
         */: D  j) k3 y* m* @\\" a

public static void save(File file) throws IOException { 
8 ]& x% ^$ C, w, {% ~( c3 r
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
\\" Y+ ?4 ^; X8 v1 w
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);3 z\\" b- ^, a2 j1 ^# Q

so.writeObject(bp);6 m4 F, D) b' V+ T- i3 T

so.close(); 
- V4 S2 w1 c* w8 ?. t0 i! T
        } 
* n( a) Q3 r& g, }- A# M0 ~5 |
        
# `4 {; ~1 r' W6 s( E9 P
        /**$ E- P) t1 d\\" u5 L# A

* 训练BP神经网络  ]' R5 w/ s/ O# M

* @param trainData 
$ O! Q9 ?; U, _: g4 ?\\" q' k; l1 ?
         * @param target4 z  \! z& U6 [( I  ]# R! Y

*/9 ~8 g: c4 h2 g  K, E

public static void train(double[] trainData, double[] target) {. }% f# n3 P# x) Z* i3 e

bp.train(trainData, target);+ J. ~; ~. c! B9 }

}+ [' ?  `' _0 _5 T

0 p! i5 J5 m4 l3 a' j! f- S

/** 
5 E: k0 k- p+ [$ l/ ?; ^
         * 要求bp神经网络返回预测值 
: z4 S1 z$ Q) R( ]
         * @param inData8 H5 \. E+ i. c/ }

* @return 
9 a$ o' M8 b$ B6 |1 g3 J- J
         */8 z* N7 s6 X+ D+ G& F0 a

public static double[] test(double[] inData) { 
. z7 A7 m% u4 z\\" L6 a5 a
                return bp.test(inData); 
\\" r6 l4 Y4 S. O& D
        }6 N  T( ~\\" [* G: b7 a

}

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