[问题求助] c语言实现BP神经网络算法

[复制链接]

字体大小: 正常放大

syj52417

1 主题	8 听众	2 积分

升级 40%

该用户从未签到

自我介绍: 程序猿

电梯直达

1^#

发表于 2015-4-24 18:21 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

利用BP网络训练加法，代码如下，我是按照书上的公式敲的代码。对于最终的实验结果，有的结果还行，有的结果误差太多了，有人能帮我看看怎么回事吗？万分感谢！
ps：不要吐槽语言。我知道这是c c++杂交体。

#include <stdio.h>% n4 K. T+ I; |1 l t/ I
#include <time.h>
% D# y+ j' Q8 F: E#include <math.h>( }* P7 W\" ~* V' r8 T# d! [1 a
#include <stdlib.h>
1 Z+ U* o f0 V8 G% V b' W#include <iostream>& Q( R+ V+ J( n0 i# s8 K
using namespace std;
8 ~8 X& o- Z, ]4 I#define DATA 800 W) \3 Y7 k* t) Z0 _5 H. r9 d
#define IN 25 P5 E# F/ t2 N& Z2 ~4 L0 p
#define OUT 1* B: ?0 i$ A! j$ ~2 n& D
#define NEURON 450 F; C# C, I: B+ s/ h4 Z- {
#define TRAINC 20000
5 X3 z+ ]7 H) V
8 k( i) w) i: m8 {7 E# v8 J- Idouble Fx(double x)# h9 m, i( p8 i+ G; t2 \) s+ N
{9 d( a: {3 `9 g9 t$ o1 ?; D G& \
return 1 / (1 + exp(-1 * x));: d* y# i _, H' V
}
' _3 P\" U. m- T4 ~+ p6 P% j//La输入层 Lb隐藏层 Lc输出层
- M\" i: ^6 b6 j9 e7 t W; C//样本输入) ~) u4 Y2 j1 B$ N/ q( |' B t3 \
double La[DATA][IN];: S! J1 j\" Q; @; l. z* v6 }& S
//样本输出
9 ?: W* d2 K% x9 _7 }- adouble Lc[DATA][OUT];
# A; S& F+ ^, V//La->Lb权重6 O; D: @* ~( D5 \( q: h0 T
double Wab[NEURON][IN];
& B/ Z* f) g/ w/ O7 n, f' [ b//Lb->Lc权重
: }2 M0 ?& g+ Y) U4 i# H w: Edouble Wbc[OUT][NEURON];
+ e; N# r5 U P: \//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...& f* m/ b' }9 g2 I) z' u
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT];
! y [( ^& z; d& q* b* z
! ?' V4 x' F4 ^8 z//Lb层输出4 z1 s4 d) ?! T& D$ F8 U- N5 _
double LbOut[NEURON];, o/ Q: r+ E1 Q8 g k# i) G: I5 c
//Lc层输出) x& [) f+ ?9 J
double LcOut[OUT];% L6 x4 H0 W0 g1 e
~7 @% i0 L* K( N* z! Y//Lc层单元的一般化误差
6 r7 h4 w9 U: Ndouble Dc[OUT];4 W; I6 l8 ?& g
//Lb层单元的一般化误差+ b$ p% j5 W; Q7 k
double Db[NEURON];; V* q\" X5 |9 }* o9 b
5 B& ^! e2 [ g0 G//设置样本数据7 u$ v7 Z: e' d& m% o) Z4 d6 n3 |
void setSample()1 Z' l& r {6 i$ `% B
{
% ~1 d9 I\" X/ D2 b F5 p; Y srand((unsigned)time(NULL));
1 |. H' g. [4 H% h int i, j;
\" u\" c: K5 x+ `' \( h for (i = 0; i < DATA; i++)
4 N2 s2 J# t; S' c& s {\" m+ @8 F2 s# `3 X5 V% U
for (j = 0; j < IN; j++)
- K% M' N7 X2 T1 a( K {, W3 p! X/ N$ u( }5 o0 I
La[j] = rand() % 1000 / 10.0;
5 u* j4 Q+ x% p- i+ a }4 s* Q, V3 d0 b: C, d% a8 R7 }
4 O0 v5 p! d; y; r9 w\" r
for (j = 0; j < OUT; j++)1 K; l9 J3 @- Y+ Y1 U& X7 [
Lc[j] = La[0] + La[1];
\" G! A\" D- q7 p0 N2 Y. a; N }
$ G% J$ y* r+ e# x2 e4 E, Q}
& R, x/ c4 I' I9 w\" ~//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）* H2 N6 J9 ?0 z+ l
void initNet()
6 F0 j- L7 J a# |. F4 V{
6 B7 h$ i7 k% ]& m0 p srand((unsigned)time(NULL));% E0 r: Z* Z) Z% h N1 |
//两部分的权值设置随机值【-1,1】# a; g b( N2 R
int i, j;5 b$ }& E7 t# ^
for (i = 0; i < NEURON; i++)( Q# B; H2 g- |7 |\" E8 V
for (j = 0; j < IN; j++)
{3 V\" C% {! ? {3 x% X! G' y4 {3 f( r
Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;3 f. n5 W. X$ H9 p0 m3 E* W
Wab[j] /= 20;
) A\" r! g& v k, [7 j }- I3 b6 c% ~# a
7 }) A6 K3 h/ X4 G8 ?
for (i = 0; i < OUT; i++)
0 Y) `/ Q0 s/ x4 o9 R& D, d5 r% m# ^ for (j = 0; j < NEURON; j++)# v0 l6 e% V* {: Z; e9 s
{
3 G, v7 J7 f$ ]( s# ~; |! M Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1; a! ?. x0 c, [+ g2 C* M1 \
Wbc[j] /= 20;9 n3 i3 d3 @- k2 F6 {% D
}& H- [2 {) ~, ]' y1 I3 Y' k
2 `1 d& b m' F/ Z //找出每个向量最小最大值，并进行归一化
) P( M$ ^/ e4 i for (i = 0; i < IN; i++): `( ~7 `8 G8 }* H\" O
{7 p# h$ j7 x1 c\" L\" Q+ M
& [: C$ ?4 m8 i, N I2 y' R
MinIn = MaxIn = La[0];
7 g* D5 o: ?; k! C3 q! Z\" z for (j = 0; j < DATA; j++)) A' n3 `1 K$ j: R1 M6 {
{: m* M4 b; v: P) f3 d5 A. b
if (MinIn > La[j])\" a( w9 |5 _; W* e, B
MinIn = La[j];4 A! T7 Z$ F+ a5 V& w& N
if (MaxIn < La[j])
+ D6 j/ w. P4 W! ]% y2 w MaxIn = La[j];. N5 y, |1 L% q7 n2 h
}9 j* K! J/ `. ?
* Z! ]6 P' E\" Q; Q7 ~
. j2 G6 Y* j0 F0 D3 V6 L1 z- G5 d }: _, R' _% \+ @' c0 `
0 n) ]3 D. A: R$ y
for (i = 0; i < OUT; i++)
9 W, l8 d. `8 t {
* z4 J; g, I) B) H - t% i8 N, t( T3 ^: E
MinOut = MaxOut = Lc[0];
9 B% p* T, }. V6 Y1 z z for (j = 0; j < DATA; j++)
# K4 F$ M) c7 D- S6 ~9 B; i {
9 C- W9 Z4 w! k @6 M$ T, a if (MinOut > Lc[j])
: Y1 }, R: j# ]% ?+ h% V MinOut = Lc[j];
/ H! F( T& V6 Z if (MaxOut < Lc[j])* P( I( T4 x- c- T. i& j
MaxOut = Lc[j];5 u7 U9 e\" D6 @
}/ B, H0 D8 D6 W! A7 K: E2 u
0 L) P: R9 z: d$ I# O: Q) C }
+ w7 T: d2 L1 n1 b5 n 4 n9 ~( m# f& ^, q3 O: l
//归一化
- k( Z8 u' V\" ] for (i = 0; i < IN; i++)
. Y$ U9 F2 i\" x d+ q/ H for (j = 0; j < DATA; j++)6 ~, {5 @0 A U: i$ U; X# S
La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1);
1 V; y7 J7 K0 _9 S2 \% a1 K6 Z
; T! C9 K; c9 p9 d\" m2 T5 @# B
! _# X; C$ E8 _+ W$ ]) k* F& D( H for (i = 0; i < OUT; i++)
0 x. a7 K9 {\" a8 a& @ for (j = 0; j < DATA; j++)
: Y, v6 r e) f6 b& }( { Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);/ D! p7 O, y5 K7 C, ^$ G. `2 I j
8 p7 ^8 z* d% R/ G\" f. h9 {' \4 I0 y) V
8 P\" |, G1 B; m4 J% m
, w! s E0 O. D
}6 F* v$ ~* O3 N. a
void getActiveVal(int dataIndex)
# a0 h5 a* ]( _3 f Q\" a1 I: j{* U' ]1 G\" C2 v
int i, j;0 `6 [) T1 Z V1 J
double sum;
! ~/ n\" j4 n) e\" H for (i = 0; i < NEURON; i++)
* Z! K$ e! _: @2 ? {) \( w% l8 u% m* q3 [\" r% r
sum = 0;! {( F! S- v8 c6 G6 A; N
for (j = 0; j < IN; j++)
7 D% ]! P6 ~. t4 b sum += Wab[j] * La[dataIndex][j];
8 F, L. A* `9 S3 ^& ?
) A9 \% m& L5 X2 J- @ LbOut = Fx(sum);# @/ g) e3 R `% ~! |
# y6 J+ v- g) {' i5 P2 ~- E
}
9 _' }# [; H0 ~ \, e7 A
5 L/ u, C6 i8 D( X' H3 n) { for (i = 0; i < OUT; i++)
# N8 j\" W1 h. T& u3 a8 T+ X { G9 n4 d. s9 t3 L9 R* D8 U- f
sum = 0;! p\" ~% O8 A i% l9 K% t) @
for (j = 0; j < NEURON; j++)! d: e6 m: M* Y- w8 L
sum += Wbc[j] * LbOut[j];
6 q) f' v2 m4 H! O/ l. a1 R, a
m( _2 n4 }. H8 T6 Q+ S2 e LcOut = Fx(sum);1 G1 q8 y2 j2 S\" x& w/ A }
}
/ D: U\" n# z\" ]2 z}
' ^8 z# n) x% Q2 Xvoid backUp(int dataIndex)
/ T/ P5 Y+ }/ L5 f{
; R; ]: H\" r: g int i, j;( A( J5 @) p* k5 G0 T. C
double sum = 0;
' ]) }) O% U9 S% p6 a( _ //Lc层单元的一般化误差6 x- T/ w- @, `9 ?; J# u
for (i = 0; i < OUT; i++)
: {\" X7 H0 e; e9 X9 V Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);$ Z) l\" l1 S: d% M. p$ e1 P
) m4 P6 ]4 h1 ?/ k% L\" _ //Lb层单元的一般化误差
$ l: N4 f1 n# g, N7 ]. J for (i = 0; i < NEURON; i++)
- K! ] Y* ~, \/ h+ P, { {: E# H7 M9 k `4 `\" P/ ^ J, }
sum = 0;
. N\" \\" ^6 Y/ N& V4 g7 G3 b$ f for (j = 0; j < OUT; j++)) P8 x' N, C& H2 V6 q$ l
{
- e9 i* L8 s4 [* c. \) n sum += Wbc[j] * Dc[j];8 S. \' F. g) R2 u$ D
}' Z C. X6 ?/ O! X; F7 H+ ]; E
Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum;
7 D/ _) g+ c: b% u' g& {: _ }) ]1 |7 G+ l$ {) q
5 w1 L: o' X# j double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;# Y: B3 v9 l1 n6 O
- H6 Y6 H. l( q- U$ ?5 g5 y& g& h# J
for (i = 0; i < OUT; i++)) ^, a5 O7 @ Y$ }1 j
for (j = 0; j < NEURON; j++)
( Z1 ]/ A! Q% K& `5 o2 j( z Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc;
( }, k' s9 W# u* }9 M 9 n0 K7 |/ b6 I
for (i = 0; i < NEURON; i++); {- a7 G' l: @
for (j = 0; j < IN; j++)2 z9 P3 a: n6 z4 ?( W7 R- F
Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j];
7 w+ d t0 J' @) Q9 p$ z8 ]/ g/ c 0 u( j9 y# e; s8 ^1 p
x5 m: J1 l; l0 d/ E3 [
3 O4 X- b( u9 T}
; t7 j6 w2 [- V+ E5 N/ \ 5 t) }2 J. S( H- O, P- y
double result(double d1, double d2)# Q: K0 ^' I\" o! i' A3 z. S
{
, q! Q; l7 |7 ^+ v) j int i, j;3 t5 A+ n) l) @) D+ z# a
double sum;' E' v# i& X% k. I. s, |
d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);; S' B9 R* H' x; N4 ~* s( k$ q* v
d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1);
# O' U# k9 i+ F, C4 l3 J q ( ]\" M& K, e; u- e3 @, P3 ^
for (i = 0; i < NEURON; i++)4 ~3 d, D' b$ O) I8 P! S
{/ R8 r8 ], d# I8 J( x
sum = 0;
9 G- \% Z5 G* W; O y6 w2 \( r sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ;
+ Z* s1 U6 y0 a. S8 n LbOut= Fx(sum);! G1 n\" N1 J; o. {% B6 S% j
}
$ J, ]\" x, n; U! C q# q
8 ]8 h) C. c3 I& {/ R sum = 0;! |5 O5 U& ~$ r8 Z
for (j = 0; j < NEURON; j++)
8 w/ T5 F7 D. N- U! m sum += Wbc[0][j] * LbOut[j];
; T\" T* p: w1 b4 c 9 v J/ w+ \. e( K\" K5 X% R
LcOut[0] = Fx(sum);
2 M( ?! \4 O, E\" ~1 l( V 1 u, E: D# W; j3 ]: B$ y
return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;! q5 A\" i) e6 _. M% o) p) K
, t; `! A; f2 A! l/ o3 O+ U) ]8 n9 [
E8 H5 g) o, E2 H\" Q! U1 _, z}
% h6 ~ n* \ _* Nvoid train()9 w/ k5 o5 Y5 u9 a\" W
{
& c0 V\" U\" I% K# Q( o8 `1 r) z- R int i, j, no = 0;
& \, J6 \* y) w2 A double e = 0;' H$ ^) _- c) X7 j5 L0 |4 L0 o
do{
* x+ [- M, W. C! A7 J1 G7 h3 [2 S e = 0;
6 F0 [& T2 F, K- W0 K for (i = 0; i < DATA; i++)) l7 P. @6 b1 o% t
{
3 m. `6 p! X9 q* r) o% q) m getActiveVal(i);
: P$ ~\" E8 q6 {\" s) j C backUp(i);\" J( i- r/ U\" H; ^2 L9 u3 f
e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);# A6 z/ [; B P2 {! g
}
# m/ r' q4 X3 Y$ J/ b3 s9 f6 V' S 9 p; i% f/ R- y- i
cout << no << " " << e << endl;
4 Y. k1 F4 `# _9 Q4 I0 q no++;( o0 P0 K% c+ v% k
} while (no < 1000);7 ^\" I8 N1 Y$ y- U$ P\" N& q
% f! t# X- @- P9 O\" _9 s # Z5 [2 f! S2 d/ A4 G c
}
: f( l) `4 B+ r+ h' W. z3 J6 o & q: G\" l- C: `0 f. o0 l
void main(int argc, char const *argv[])
P( l7 J0 G4 p{' Q% |; t0 |3 R
a% ~* i' q. A+ `5 ~. v# y K/ s
setSample();; @6 R; y* |; Z8 h- |, R- G( N
initNet();; H% f; A+ y: Q1 K m. G: n
train(); x) f7 @- r& D+ m: ~
double a, b;
$ n- ^% K6 L% J- W- T P1 g8 \ while (1)
# c' r$ o6 a+ f& y$ k( S, U9 I- ` { V- s) \! M; t* a; g% k+ n5 W
cout << "print two numbers" << endl;
' m1 e0 n: R# X; R2 W cin >> a >> b;
; Y4 @5 G6 D- f9 f cout << "result:" << result(a, b) << endl;8 n' N% G1 j& K- f
}
1 m9 m9 O' C7 b' i6 j * r! C& \* `7 q
0 J! L3 k; D) v% ?
}

#include <stdio.h>% n4 K. T+ I; |1 l  t/ I 
#include <time.h> 
% D# y+ j' Q8 F: E#include <math.h>( }* P7 W\" ~* V' r8 T# d! [1 a 
#include <stdlib.h> 
1 Z+ U* o  f0 V8 G% V  b' W#include <iostream>& Q( R+ V+ J( n0 i# s8 K 
using namespace std; 
8 ~8 X& o- Z, ]4 I#define DATA  800  W) \3 Y7 k* t) Z0 _5 H. r9 d 
#define IN 25 P5 E# F/ t2 N& Z2 ~4 L0 p 
#define OUT 1* B: ?0 i$ A! j$ ~2 n& D 
#define NEURON 450 F; C# C, I: B+ s/ h4 Z- { 
#define TRAINC 20000 
5 X3 z+ ]7 H) V 
8 k( i) w) i: m8 {7 E# v8 J- Idouble Fx(double x)# h9 m, i( p8 i+ G; t2 \) s+ N 
{9 d( a: {3 `9 g9 t$ o1 ?; D  G& \ 
    return 1 / (1 + exp(-1 * x));: d* y# i  _, H' V 
} 
' _3 P\" U. m- T4 ~+ p6 P% j//La输入层  Lb隐藏层  Lc输出层 
- M\" i: ^6 b6 j9 e7 t  W; C//样本输入) ~) u4 Y2 j1 B$ N/ q( |' B  t3 \ 
double La[DATA][IN];: S! J1 j\" Q; @; l. z* v6 }& S 
//样本输出 
9 ?: W* d2 K% x9 _7 }- adouble Lc[DATA][OUT]; 
# A; S& F+ ^, V//La->Lb权重6 O; D: @* ~( D5 \( q: h0 T 
double Wab[NEURON][IN]; 
& B/ Z* f) g/ w/ O7 n, f' [  b//Lb->Lc权重 
: }2 M0 ?& g+ Y) U4 i# H  w: Edouble Wbc[OUT][NEURON]; 
+ e; N# r5 U  P: \//样本输入每个向量的最小值，最大值；输出...& f* m/ b' }9 g2 I) z' u 
double MaxIn[IN], MaxOut[OUT], MinIn[IN], MinOut[OUT]; 
! y  [( ^& z; d& q* b* z 
! ?' V4 x' F4 ^8 z//Lb层输出4 z1 s4 d) ?! T& D$ F8 U- N5 _ 
double LbOut[NEURON];, o/ Q: r+ E1 Q8 g  k# i) G: I5 c 
//Lc层输出) x& [) f+ ?9 J 
double LcOut[OUT];% L6 x4 H0 W0 g1 e 
 
  ~7 @% i0 L* K( N* z! Y//Lc层单元的一般化误差 
6 r7 h4 w9 U: Ndouble Dc[OUT];4 W; I6 l8 ?& g 
//Lb层单元的一般化误差+ b$ p% j5 W; Q7 k 
double Db[NEURON];; V* q\" X5 |9 }* o9 b 
 
5 B& ^! e2 [  g0 G//设置样本数据7 u$ v7 Z: e' d& m% o) Z4 d6 n3 | 
void setSample()1 Z' l& r  {6 i$ `% B 
{ 
% ~1 d9 I\" X/ D2 b  F5 p; Y    srand((unsigned)time(NULL)); 
1 |. H' g. [4 H% h    int i, j; 
\" u\" c: K5 x+ `' \( h    for (i = 0; i < DATA; i++) 
4 N2 s2 J# t; S' c& s    {\" m+ @8 F2 s# `3 X5 V% U 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
- K% M' N7 X2 T1 a( K        {, W3 p! X/ N$ u( }5 o0 I 
            La[j] = rand() % 1000 / 10.0; 
5 u* j4 Q+ x% p- i+ a        }4 s* Q, V3 d0 b: C, d% a8 R7 } 
 4 O0 v5 p! d; y; r9 w\" r 
        for (j = 0; j < OUT; j++)1 K; l9 J3 @- Y+ Y1 U& X7 [ 
            Lc[j] = La[0] + La[1]; 
\" G! A\" D- q7 p0 N2 Y. a; N    } 
$ G% J$ y* r+ e# x2 e4 E, Q} 
& R, x/ c4 I' I9 w\" ~//初始化BP网络：权重，阈值（隐含节点+输出节点）* H2 N6 J9 ?0 z+ l 
void initNet() 
6 F0 j- L7 J  a# |. F4 V{ 
6 B7 h$ i7 k% ]& m0 p    srand((unsigned)time(NULL));% E0 r: Z* Z) Z% h  N1 | 
    //两部分的权值设置随机值【-1,1】# a; g  b( N2 R 
    int i, j;5 b$ }& E7 t# ^ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)( Q# B; H2 g- |7 |\" E8 V 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
  {3 V\" C% {! ?        {3 x% X! G' y4 {3 f( r 
            Wab[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1 ;3 f. n5 W. X$ H9 p0 m3 E* W 
            Wab[j] /= 20; 
) A\" r! g& v  k, [7 j        }- I3 b6 c% ~# a 
 7 }) A6 K3 h/ X4 G8 ? 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 Y) `/ Q0 s/ x4 o9 R& D, d5 r% m# ^        for (j = 0; j < NEURON; j++)# v0 l6 e% V* {: Z; e9 s 
        { 
3 G, v7 J7 f$ ]( s# ~; |! M            Wbc[j] = rand()*2.0 / RAND_MAX - 1;  a! ?. x0 c, [+ g2 C* M1 \ 
            Wbc[j] /= 20;9 n3 i3 d3 @- k2 F6 {% D 
        }& H- [2 {) ~, ]' y1 I3 Y' k 
      
2 `1 d& b  m' F/ Z    //找出每个向量最小最大值，并进行归一化 
) P( M$ ^/ e4 i    for (i = 0; i < IN; i++): `( ~7 `8 G8 }* H\" O 
    {7 p# h$ j7 x1 c\" L\" Q+ M 
         & [: C$ ?4 m8 i, N  I2 y' R 
        MinIn = MaxIn = La[0]; 
7 g* D5 o: ?; k! C3 q! Z\" z        for (j = 0; j < DATA; j++)) A' n3 `1 K$ j: R1 M6 { 
        {: m* M4 b; v: P) f3 d5 A. b 
            if (MinIn > La[j])\" a( w9 |5 _; W* e, B 
                MinIn = La[j];4 A! T7 Z$ F+ a5 V& w& N 
            if (MaxIn < La[j]) 
+ D6 j/ w. P4 W! ]% y2 w                MaxIn = La[j];. N5 y, |1 L% q7 n2 h 
        }9 j* K! J/ `. ? 
      
* Z! ]6 P' E\" Q; Q7 ~          
. j2 G6 Y* j0 F0 D3 V6 L1 z- G5 d    }: _, R' _% \+ @' c0 ` 
 0 n) ]3 D. A: R$ y 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
9 W, l8 d. `8 t    { 
* z4 J; g, I) B) H         - t% i8 N, t( T3 ^: E 
        MinOut = MaxOut = Lc[0]; 
9 B% p* T, }. V6 Y1 z  z        for (j = 0; j < DATA; j++) 
# K4 F$ M) c7 D- S6 ~9 B; i        { 
9 C- W9 Z4 w! k  @6 M$ T, a            if (MinOut > Lc[j]) 
: Y1 }, R: j# ]% ?+ h% V                MinOut = Lc[j]; 
/ H! F( T& V6 Z            if (MaxOut < Lc[j])* P( I( T4 x- c- T. i& j 
                MaxOut = Lc[j];5 u7 U9 e\" D6 @ 
        }/ B, H0 D8 D6 W! A7 K: E2 u 
 
0 L) P: R9 z: d$ I# O: Q) C    } 
+ w7 T: d2 L1 n1 b5 n 4 n9 ~( m# f& ^, q3 O: l 
    //归一化 
- k( Z8 u' V\" ]    for (i = 0; i < IN; i++) 
. Y$ U9 F2 i\" x  d+ q/ H        for (j = 0; j < DATA; j++)6 ~, {5 @0 A  U: i$ U; X# S 
            La[j] = (La[j] - MinIn + 1) / (MaxIn - MinIn + 1); 
1 V; y7 J7 K0 _9 S2 \% a1 K6 Z             
; T! C9 K; c9 p9 d\" m2 T5 @# B 
! _# X; C$ E8 _+ W$ ]) k* F& D( H    for (i = 0; i < OUT; i++) 
0 x. a7 K9 {\" a8 a& @        for (j = 0; j < DATA; j++) 
: Y, v6 r  e) f6 b& }( {            Lc[j] = (Lc[j] - MinOut + 1) / (MaxOut - MinOut + 1);/ D! p7 O, y5 K7 C, ^$ G. `2 I  j 
         8 p7 ^8 z* d% R/ G\" f. h9 {' \4 I0 y) V 
             8 P\" |, G1 B; m4 J% m 
 , w! s  E0 O. D 
}6 F* v$ ~* O3 N. a 
void getActiveVal(int dataIndex) 
# a0 h5 a* ]( _3 f  Q\" a1 I: j{* U' ]1 G\" C2 v 
    int i, j;0 `6 [) T1 Z  V1 J 
    double sum; 
! ~/ n\" j4 n) e\" H    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
* Z! K$ e! _: @2 ?    {) \( w% l8 u% m* q3 [\" r% r 
        sum = 0;! {( F! S- v8 c6 G6 A; N 
        for (j = 0; j < IN; j++) 
7 D% ]! P6 ~. t4 b            sum += Wab[j] * La[dataIndex][j]; 
8 F, L. A* `9 S3 ^& ?          
) A9 \% m& L5 X2 J- @        LbOut = Fx(sum);# @/ g) e3 R  `% ~! | 
 # y6 J+ v- g) {' i5 P2 ~- E 
    } 
9 _' }# [; H0 ~  \, e7 A 
5 L/ u, C6 i8 D( X' H3 n) {    for (i = 0; i < OUT; i++) 
# N8 j\" W1 h. T& u3 a8 T+ X    {  G9 n4 d. s9 t3 L9 R* D8 U- f 
        sum = 0;! p\" ~% O8 A  i% l9 K% t) @ 
        for (j = 0; j < NEURON; j++)! d: e6 m: M* Y- w8 L 
            sum += Wbc[j] * LbOut[j]; 
6 q) f' v2 m4 H! O/ l. a1 R, a          
  m( _2 n4 }. H8 T6 Q+ S2 e        LcOut = Fx(sum);1 G1 q8 y2 j2 S\" x& w/ A  } 
    } 
/ D: U\" n# z\" ]2 z} 
' ^8 z# n) x% Q2 Xvoid backUp(int dataIndex) 
/ T/ P5 Y+ }/ L5 f{ 
; R; ]: H\" r: g    int i, j;( A( J5 @) p* k5 G0 T. C 
    double sum = 0; 
' ]) }) O% U9 S% p6 a( _    //Lc层单元的一般化误差6 x- T/ w- @, `9 ?; J# u 
    for (i = 0; i < OUT; i++) 
: {\" X7 H0 e; e9 X9 V        Dc = LcOut * (1 - LcOut)*(Lc[dataIndex] - LcOut);$ Z) l\" l1 S: d% M. p$ e1 P 
 
) m4 P6 ]4 h1 ?/ k% L\" _    //Lb层单元的一般化误差 
$ l: N4 f1 n# g, N7 ]. J    for (i = 0; i < NEURON; i++) 
- K! ]  Y* ~, \/ h+ P, {    {: E# H7 M9 k  `4 `\" P/ ^  J, } 
        sum = 0; 
. N\" \\" ^6 Y/ N& V4 g7 G3 b$ f        for (j = 0; j < OUT; j++)) P8 x' N, C& H2 V6 q$ l 
        { 
- e9 i* L8 s4 [* c. \) n            sum += Wbc[j] * Dc[j];8 S. \' F. g) R2 u$ D 
        }' Z  C. X6 ?/ O! X; F7 H+ ]; E 
        Db = LbOut * (1 - LbOut) * sum; 
7 D/ _) g+ c: b% u' g& {: _    }) ]1 |7 G+ l$ {) q 
 
5 w1 L: o' X# j    double beta1 = 0.08, beta2 = 0.1;# Y: B3 v9 l1 n6 O 
 - H6 Y6 H. l( q- U$ ?5 g5 y& g& h# J 
    for (i = 0; i < OUT; i++)) ^, a5 O7 @  Y$ }1 j 
        for (j = 0; j < NEURON; j++) 
( Z1 ]/ A! Q% K& `5 o2 j( z            Wbc[j] += beta1*LbOut[j] * Dc; 
( }, k' s9 W# u* }9 M 9 n0 K7 |/ b6 I 
    for (i = 0; i < NEURON; i++); {- a7 G' l: @ 
        for (j = 0; j < IN; j++)2 z9 P3 a: n6 z4 ?( W7 R- F 
            Wab[j] += beta2*Db * La[dataIndex][j]; 
7 w+ d  t0 J' @) Q9 p$ z8 ]/ g/ c 0 u( j9 y# e; s8 ^1 p 
      
  x5 m: J1 l; l0 d/ E3 [      
3 O4 X- b( u9 T} 
; t7 j6 w2 [- V+ E5 N/ \ 5 t) }2 J. S( H- O, P- y 
double result(double d1, double d2)# Q: K0 ^' I\" o! i' A3 z. S 
{ 
, q! Q; l7 |7 ^+ v) j    int i, j;3 t5 A+ n) l) @) D+ z# a 
    double sum;' E' v# i& X% k. I. s, | 
    d1 = (d1 - MinIn[0] + 1) / (MaxIn[0] - MinIn[0] + 1);;  S' B9 R* H' x; N4 ~* s( k$ q* v 
    d2 = (d2 - MinIn[1] + 1) / (MaxIn[1] - MinIn[1] + 1); 
# O' U# k9 i+ F, C4 l3 J  q ( ]\" M& K, e; u- e3 @, P3 ^ 
    for (i = 0; i < NEURON; i++)4 ~3 d, D' b$ O) I8 P! S 
    {/ R8 r8 ], d# I8 J( x 
        sum = 0;          
9 G- \% Z5 G* W; O  y6 w2 \( r        sum = Wab[0] * d1 + Wab[1] * d2 ; 
+ Z* s1 U6 y0 a. S8 n        LbOut= Fx(sum);! G1 n\" N1 J; o. {% B6 S% j 
    } 
$ J, ]\" x, n; U! C  q# q 
8 ]8 h) C. c3 I& {/ R    sum = 0;! |5 O5 U& ~$ r8 Z 
    for (j = 0; j < NEURON; j++) 
8 w/ T5 F7 D. N- U! m        sum += Wbc[0][j] * LbOut[j]; 
; T\" T* p: w1 b4 c     9 v  J/ w+ \. e( K\" K5 X% R 
    LcOut[0] = Fx(sum); 
2 M( ?! \4 O, E\" ~1 l( V     1 u, E: D# W; j3 ]: B$ y 
    return LcOut[0] * (MaxOut[0] - MinOut[0] + 1) + MinOut[0] + 1;! q5 A\" i) e6 _. M% o) p) K 
 , t; `! A; f2 A! l/ o3 O+ U) ]8 n9 [ 
 
  E8 H5 g) o, E2 H\" Q! U1 _, z} 
% h6 ~  n* \  _* Nvoid train()9 w/ k5 o5 Y5 u9 a\" W 
{ 
& c0 V\" U\" I% K# Q( o8 `1 r) z- R    int i, j, no = 0; 
& \, J6 \* y) w2 A    double e = 0;' H$ ^) _- c) X7 j5 L0 |4 L0 o 
    do{ 
* x+ [- M, W. C! A7 J1 G7 h3 [2 S        e = 0; 
6 F0 [& T2 F, K- W0 K        for (i = 0; i < DATA; i++)) l7 P. @6 b1 o% t 
        { 
3 m. `6 p! X9 q* r) o% q) m            getActiveVal(i);                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 
: P$ ~\" E8 q6 {\" s) j  C            backUp(i);\" J( i- r/ U\" H; ^2 L9 u3 f 
            e += 0.5*pow((LcOut[0] - Lc[0]), 2);# A6 z/ [; B  P2 {! g 
        } 
# m/ r' q4 X3 Y$ J/ b3 s9 f6 V' S         9 p; i% f/ R- y- i 
        cout << no << " " << e << endl; 
4 Y. k1 F4 `# _9 Q4 I0 q        no++;( o0 P0 K% c+ v% k 
    } while (no < 1000);7 ^\" I8 N1 Y$ y- U$ P\" N& q 
 
% f! t# X- @- P9 O\" _9 s # Z5 [2 f! S2 d/ A4 G  c 
} 
: f( l) `4 B+ r+ h' W. z3 J6 o & q: G\" l- C: `0 f. o0 l 
void  main(int argc, char const *argv[]) 
  P( l7 J0 G4 p{' Q% |; t0 |3 R 
       a% ~* i' q. A+ `5 ~. v# y  K/ s 
    setSample();; @6 R; y* |; Z8 h- |, R- G( N 
    initNet();; H% f; A+ y: Q1 K  m. G: n 
    train();  x) f7 @- r& D+ m: ~ 
    double a, b; 
$ n- ^% K6 L% J- W- T  P1 g8 \    while (1) 
# c' r$ o6 a+ f& y$ k( S, U9 I- `    {  V- s) \! M; t* a; g% k+ n5 W 
        cout << "print two numbers" << endl; 
' m1 e0 n: R# X; R2 W        cin >> a >> b; 
; Y4 @5 G6 D- f9 f        cout << "result:" << result(a, b) << endl;8 n' N% G1 j& K- f 
    } 
1 m9 m9 O' C7 b' i6 j     * r! C& \* `7 q 
     0 J! L3 k; D) v% ? 
}

' ^' ?; o7 J+ G" `4 g
0 M) ?! y* L; H; `" @

zan