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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;
7 |% Y: |. |! E% d\\" y
# Q0 X) x\\" B) |: q' M! C
import java.io.File;& m( o' Z9 J# {# j/ E7 s
import java.io.FileInputStream;
$ l/ ]) Q. S0 b# T
import java.io.FileOutputStream;
. ] I+ n6 G, U* o- U
import java.io.IOException;: M0 ~% F\\" Q# w% \
import java.io.ObjectInputStream;% T/ p9 x6 b9 ?3 R) A; V
import java.io.ObjectOutputStream;. p, R8 m1 M1 \9 d5 r( `
* U9 z3 z5 G% t3 h( g
public class BPFactory {) d6 \2 V+ ]* ?. l% P
/**
5 _! R r2 Y7 u7 @
* BP神经网络元0 |& q( k- k1 h\\" Z! d
*/
! k; c. m4 c4 @5 R! p
private static BP bp;
7 e: p% z\\" j$ \$ d
) f* D6 J, M4 {6 C( T6 L6 ~+ `
/**
0 }( w+ g# _ D( }
* 初始化一个全新的bp神经网络+ H, K) [5 u1 n3 g) i$ ~9 @
* @param inputSize
; w: M6 Y' `* {8 o8 Q8 T
* @param hiddenSize 0 u! _% F* e9 O1 m
* @param outputSize
: r\\" q\\" E4 E1 g, a. ?
*/( e- @: G\\" r2 p V% P
public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {+ `7 M/ G1 }$ }- h5 o7 [
bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);\\" B# T& Z, |, \+ i e' `$ c
}
* _5 W' S- a5 C, @& D; \1 V! Y
4 @ j+ I7 |6 I6 a
/**: M* b c! j( C; S7 C4 z, p
* 从文件数据中读取bp神经网络
& ^ l; b0 S9 f5 t\\" w j; B8 v
* @param file
/ t/ `. s, \$ X7 W2 F+ k# ]* y
* @throws IOException
0 c& ]. ?& d( ?2 a! t) W( F; C6 g
* @throws ClassNotFoundException
\\" C9 u) r9 D# p1 M) J) m
*/5 w/ Q5 a' p% R\\" g, H8 T
public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {/ y( C' U: o M1 B# P
FileInputStream fi = new FileInputStream(file);
) R1 P' v9 b) \+ m\\" G6 \3 [% W
ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 1 @5 B* i6 ~( N
bp = (BP) si.readObject();
8 J- I) y; d: Q2 j
si.close();) t7 x( v: T, c8 @* ?, P
}& g* W4 z\\" U, Q# v. p% X
4 R1 p9 e/ i6 M K' n
/**
0 A) w( ]+ S. Y/ k
* 将目前的神经网络储存在指定文件
+ A9 l* \* e, H) W& f( D5 a7 x: ]
* @param file
\\" Z$ d, N' |8 f ~$ ^$ R+ l
* @throws IOException
\\" H8 o# M% g( ~ t& i$ f. y5 q4 C
*// X& n% X7 a% |\\" g' \0 L, `
public static void save(File file) throws IOException {
. R3 w& r) O' l4 \
FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file);
, G( x% r8 o6 W. G\\" b3 A, x
ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);) t. }/ R8 s/ B3 I: O# n6 o
so.writeObject(bp);
8 O6 u- Z8 |- w
so.close();* `6 e; N\\" y* x+ v
}
1 |# {% W4 }; C S% `! N
. R9 {3 [8 r7 I$ e8 X; @4 i
/**0 a' c) J6 [, l* ~) [6 B
* 训练BP神经网络* Y\\" ^& g9 \' f9 P# I, f\\" M0 A( f$ q
* @param trainData
+ |. D0 n, F5 r+ c) y0 K
* @param target+ [! F\\" o, Z( N2 v' O: c0 `, [
*/
6 q' w; u: m' h! P
public static void train(double[] trainData, double[] target) {( M3 `3 g+ ]- x0 i
bp.train(trainData, target);
. A3 d7 V( r% [* w: }+ b
}- c5 _; u) z ?( @2 ]$ i! n# F0 D
8 T+ e7 A. E$ E2 \# H+ Q- O
/**
! X U- `. l; |9 K\\" i
* 要求bp神经网络返回预测值& Q7 h' q6 i0 N6 K
* @param inData
+ N% w1 a9 H8 N# m' d
* @return
/ z3 S, t) v' e. I9 Z% D3 }
*/, F\\" b\\" V/ K( M, S- `
public static double[] test(double[] inData) {4 h1 b\\" T6 b! f' [2 x
return bp.test(inData);
0 \2 }2 }\\" q\\" q, G2 p
}; {3 |% B, A\\" G, W2 {0 {
}

package ghost.writer.logic; 
7 |% Y: |. |! E% d\\" y
# Q0 X) x\\" B) |: q' M! C

import java.io.File;& m( o' Z9 J# {# j/ E7 s

import java.io.FileInputStream; 
$ l/ ]) Q. S0 b# T
import java.io.FileOutputStream; 
. ]  I+ n6 G, U* o- U
import java.io.IOException;: M0 ~% F\\" Q# w% \

import java.io.ObjectInputStream;% T/ p9 x6 b9 ?3 R) A; V

import java.io.ObjectOutputStream;. p, R8 m1 M1 \9 d5 r( `

* U9 z3 z5 G% t3 h( g
public class BPFactory {) d6 \2 V+ ]* ?. l% P

/** 
5 _! R  r2 Y7 u7 @
         * BP神经网络元0 |& q( k- k1 h\\" Z! d

*/ 
! k; c. m4 c4 @5 R! p
        private static BP bp; 
7 e: p% z\\" j$ \$ d
        
) f* D6 J, M4 {6 C( T6 L6 ~+ `
        /** 
0 }( w+ g# _  D( }
         * 初始化一个全新的bp神经网络+ H, K) [5 u1 n3 g) i$ ~9 @

* @param inputSize 
; w: M6 Y' `* {8 o8 Q8 T
         * @param hiddenSize 0 u! _% F* e9 O1 m

* @param outputSize 
: r\\" q\\" E4 E1 g, a. ?
         */( e- @: G\\" r2 p  V% P

public static void initialization(int inputSize,int hiddenSize,int outputSize) {+ `7 M/ G1 }$ }- h5 o7 [

bp=new BP(inputSize, hiddenSize, outputSize);\\" B# T& Z, |, \+ i  e' `$ c

} 
* _5 W' S- a5 C, @& D; \1 V! Y
        
4 @  j+ I7 |6 I6 a
        /**: M* b  c! j( C; S7 C4 z, p

* 从文件数据中读取bp神经网络 
& ^  l; b0 S9 f5 t\\" w  j; B8 v
         * @param file 
/ t/ `. s, \$ X7 W2 F+ k# ]* y
         * @throws IOException 
0 c& ]. ?& d( ?2 a! t) W( F; C6 g
         * @throws ClassNotFoundException 
\\" C9 u) r9 D# p1 M) J) m
         */5 w/ Q5 a' p% R\\" g, H8 T

public static void initialization(File file) throws IOException, ClassNotFoundException {/ y( C' U: o  M1 B# P

FileInputStream fi = new FileInputStream(file); 
) R1 P' v9 b) \+ m\\" G6 \3 [% W
                ObjectInputStream si = new ObjectInputStream(fi); 1 @5 B* i6 ~( N

bp = (BP) si.readObject(); 
8 J- I) y; d: Q2 j
                si.close();) t7 x( v: T, c8 @* ?, P

}& g* W4 z\\" U, Q# v. p% X

4 R1 p9 e/ i6 M  K' n
        /** 
0 A) w( ]+ S. Y/ k
         * 将目前的神经网络储存在指定文件 
+ A9 l* \* e, H) W& f( D5 a7 x: ]
         * @param file 
\\" Z$ d, N' |8 f  ~$ ^$ R+ l
         * @throws IOException 
\\" H8 o# M% g( ~  t& i$ f. y5 q4 C
         *// X& n% X7 a% |\\" g' \0 L, `

public static void save(File file) throws IOException { 
. R3 w& r) O' l4 \
                FileOutputStream fo = new FileOutputStream(file); 
, G( x% r8 o6 W. G\\" b3 A, x
                ObjectOutputStream so = new ObjectOutputStream(fo);) t. }/ R8 s/ B3 I: O# n6 o

so.writeObject(bp); 
8 O6 u- Z8 |- w
                so.close();* `6 e; N\\" y* x+ v

} 
1 |# {% W4 }; C  S% `! N
        . R9 {3 [8 r7 I$ e8 X; @4 i

/**0 a' c) J6 [, l* ~) [6 B

* 训练BP神经网络* Y\\" ^& g9 \' f9 P# I, f\\" M0 A( f$ q

* @param trainData 
+ |. D0 n, F5 r+ c) y0 K
         * @param target+ [! F\\" o, Z( N2 v' O: c0 `, [

*/ 
6 q' w; u: m' h! P
        public static void train(double[] trainData, double[] target) {( M3 `3 g+ ]- x0 i

bp.train(trainData, target); 
. A3 d7 V( r% [* w: }+ b
        }- c5 _; u) z  ?( @2 ]$ i! n# F0 D

8 T+ e7 A. E$ E2 \# H+ Q- O
        /** 
! X  U- `. l; |9 K\\" i
         * 要求bp神经网络返回预测值& Q7 h' q6 i0 N6 K

* @param inData 
+ N% w1 a9 H8 N# m' d
         * @return 
/ z3 S, t) v' e. I9 Z% D3 }
         */, F\\" b\\" V/ K( M, S- `

public static double[] test(double[] inData) {4 h1 b\\" T6 b! f' [2 x

return bp.test(inData); 
0 \2 }2 }\\" q\\" q, G2 p
        }; {3 |% B, A\\" G, W2 {0 {

}

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