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发表于 2004-12-15 21:18 |只看该作者 |倒序浏览

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#include "iostream.h"! S' H! n7 n$ k+ B- m% S #include "iomanip.h"5 V- }! c, Q4 G( y# u2 ?. } #define N 20 //学习样本个数* c3 t0 C) c6 V3 i. T, R #define IN 1 //输入层神经元数目 ; G9 l ?% w) Z6 s" ]7 h #define HN 8 //隐层神经元数目 , l. S5 L5 K- F7 T7 I% r4 U #define ON 1 //输出层神经元数目% y, ?, L+ I, |8 v7 ? double P[IN]; //单个样本输入数据 Y G/ n1 z7 I double T[ON]; //单个样本教师数据 # N& b3 S P( I y double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值6 w0 N4 i! X, ?/ d' ]- _( P6 Y double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值 ' }6 L" H3 i1 d9 m4 ?6 n$ Q4 ] double X[HN]; //隐层的输入2 O1 e- y2 c/ R* `5 ] double Y[ON]; //输出层的输入 ~; d4 P) p$ a/ ]; }" d8 `! g double H[HN]; //隐层的输出 & p5 n+ S) E- i* y6 D$ p& Y double O[ON]; //输出层的输出9 q6 R( b W6 N/ J( q2 W. @ double sita[HN]; //隐层的阈值 ! ]4 e9 ]8 n# x) T9 C- G double gama[ON]; //输出层的阈值+ Q B( @8 {8 } double err_m[N]; //第m个样本的总误差* d4 g2 M8 l9 b( A double alpha; //输出层至隐层的学习效率 4 Y2 X5 |, Z2 k8 Y5 F' H double beta; //隐层至输入层学习效率 9 Q, \5 p$ J( L //定义一个放学习样本的结构, i- U/ j! y- d0 q, i* @ X struct {+ a. I0 {) Z! R% C double input[IN];% h2 _7 F/ W2 E" u double teach[ON]; 3 y- `; a! F( J' ~' H/ K+ w }Study_Data[N][IN];8 t% U3 B" g7 l% V7 v" V& @- n ; L0 E, E, A: j8 s /////////////////////////// % H0 x/ Y. P8 o% _0 b* }4 ~ //初始化权、阈值子程序/////" W7 g1 L& l, [- w/ Q1 ]7 z& Z /////////////////////////// 0 ?& ?4 D1 v. l! u* i4 ?7 G initial()3 Q) f( q; h2 F# ?; G {; W7 i1 q( B# {; V3 b; m k" h float sgn; ' s. B' a/ w* S S) E; [ float rnd; 0 W" J1 m d% B; @ m int i,j; ! C4 J- o. ^) x //隐层权、阈值初始化//* s! L S2 J% l( K {$ c3 o+ V; ~9 l ] //sgn=pow((-1),random(100));: Q* p# Y- J. O/ |% \5 S1 m0 J sgn=rand(); u. a4 N: Z# o, K! B rnd=sgn*(rand()%100); 5 v, h" k$ h" T W[j]= rnd/100;//隐层权值初始化。0 V8 f( G A4 ` }/ X& p9 b0 n. a" c7 a //randomize();' s' {% p! @$ Y. Z& s) M% w { & s; p# z7 x0 [4 F7 F: ?7 W. l0 m3 u //sgn=pow((-1),random(1000)); " ~; J, D# O& U sgn=rand();3 f! T p* Y: x rnd=sgn*(rand()%1000);0 Y6 d/ p/ p0 X sita[j]= rnd/1000;//中间层阈值初始化' Z" v8 f- _- q cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;# L* ?( U/ N) }$ J: t } & {' w/ i0 b/ j6 T) ~& E //输出层权、阈值初始化// - a, ^2 H' F2 H //randomize();" ?# M/ a. R b* E" X for (int k=0;k<ON;k++); c2 R# U- Y i$ N% G" I7 c for (int j=0;j<HN;j++) & X2 `3 D, _) Q1 d* u _ { b% E& ?8 \5 q1 ^0 E9 o# }$ j3 ?$ z //sgn=pow((-1),random(1000));9 K4 J0 {7 q6 o, H$ e& b sgn=rand();: p* L# L# a% G8 g rnd=sgn*(rand()%1000); ' [6 h2 x$ b3 B4 ]3 [" ^ V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化* I; F0 _; t- H; l/ L( m- r } + A: }% k% l2 j! } //randomize(); 0 ^/ @8 b1 \7 [, S& `8 \1 c" i% v { # q3 |3 m+ @ f2 J //sgn=pow((-1),random(10));1 d3 B, I! ]: z sgn=rand();% T& o# P/ k& K. t/ ~ rnd=sgn*(rand()%10);8 v7 r$ c( ]. M5 Z! R5 `( _ gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化# n4 [5 }' H% j6 _6 S: [( ` cout<<"gama[k]"<<endl;, z0 w# I6 ~4 B/ c/ U }, M1 U' v/ }; j* D return 1; - J: J: V. q- j8 Y( U / Y* Z8 ^' c9 I' g. [ }//子程序initial()结束

4 o; J) $ C3 B
////////////////////////////////2 l. G% M5 \& j0 ?# R# A9 a- A1 l2 e ////第m个学习样本输入子程序/// . L! Z2 D d/ z* x ///////////////////////////////0 y, @4 k! l% I: Q8 ~( C input_P(int m) % |5 N' `% Z7 c v/ c) |3 n" y" x {0 {$ N& q# A$ H- }3 `5 | for (int i=0;i<IN;i++)* O6 T z5 f, e' z P=Study_Data[m]->input;; U- ^6 @ v* M0 _, c, | //获得第m个样本的数据$ s. E9 t+ J. F: i1 U2 A //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：4 \4 t/ L7 t$ d! ^- w: g" c0 I1 I //P[%d]=%f\n",m,P); ( q! a" S0 H- h9 q9 e8 F5 v4 s return 1;, ~; J S2 F2 w: ?% r. a, n7 D G }//子程序input_P(m）结束 ! u ~- O9 f) $ z3 s. ] /////////////////////////////' v5 d- ? O+ Y, }3 W M& g3 K ////第m个样本教师信号子程序//1 W9 J) q% j5 p" G q' G* N7 T2 L# n /////////////////////////////- M, `! l x. U8 ?' y: y input_T(int m)1 l- c0 k2 y! s { 7 ]7 q" }2 c) k K6 G7 G# L3 j7 { for (int k=0;k<m;k++)4 L) j) ^- \8 ~5 q: u$ \; o T[k]=Study_Data[m]->teach[k]; 4 l' e3 T9 w0 l5 T //cout<<"第"< //fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[% d] =%f\n",m,T[k]); 0 E+ q* h7 V# p3 B& b% O% B1 [ return 1;" X' Z+ r: i8 Z2 X5 \8 f* F }//子程序input_T(m)结束 : P: [4 E. h% P9 w( k4 z ///////////////////////////////// . ]! x. D, S, m a1 J //隐层各单元输入、输出值子程序/// 7 k4 Q0 n4 ^. q7 J, i( `+ ] /////////////////////////////////8 [ |" k/ ?1 n; g; T H_I_O(){ " I& X3 k- F1 _& g6 {/ h double sigma; 4 E2 I/ r# k- [* s int i,j; 0 G1 K. m9 F' A T+ j/ I* b for (j=0;j<HN;j++)" G3 M. c* w& a/ {% S/ l* u% x sigma=0.0; : b2 @- f' s: U P6 u for (i=0;i<IN;i++) $ _$ f5 T1 _" h8 l; S sigma+=W[j]*P;//求隐层内积: l3 d- s9 k: S) c9 q- H1 ~9 @$ [ } % X5 i/ \6 E0 Y' X X[j]=sigma - sita;//求隐层净输入6 y2 F! ]: U$ u1 E7 V4 g H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出 2 h5 @* l* {0 v0 K! ?* \ }/ J) f5 P) E( A8 M. Z return 1;3 H& \$ ^0 j7 {) L2 P0 K }//子程序H_I_O()结束4 @: ^- h- M' L' T1 ` ///////////////////////////////////+ X7 K8 H U/ X9 C9 m$ O //输出层各单元输入、输出值子程序///2 W! r! F% |( G5 R, n6 A5 { ///////////////////////////////////: T% w3 U$ B/ D O_I_O() + T; ]5 y/ V0 U/ {% K6 D7 R3 o% a { * C* S ^* J" {' O double sigma;0 g: S7 C; }& ^9 q7 ?5 d5 h f" Q for (int k=0;k<ON;k++) + }- ~ {( W- J# h sigma=0.0; 2 [2 f6 l0 A. r for (int j=0;j<HN;j++)/ {! X1 c! R9 T( P) Y sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积 9 E* K2 U$ N; t8 {% R, ^; |1 [/ O; T }/ L' J. T+ L/ ~. f9 z9 ?* L6 ~0 F Y[k]=sigma-gama[k]; //求输出层净输入$ i3 j6 F+ N: V, Y5 w! g! i O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出' [+ Q) d: z/ W* I, _4 L4 R, m& \$ { } ; a- \! |5 G$ e2 W& [8 } return 1;" T- P3 H- B# D' } ^ }//子程序O_I_O()结束) X z: m/ g+ g( V4 m ////////////////////////////////////# `: L* d+ [- I6 E1 I/ J p! j //输出层至隐层的一般化误差子程序////$ I- S% Y9 d0 c% Z* b# L ////////////////////////////////////8 Q9 T6 r3 e$ j5 s) h$ R double d_err[ON];1 T/ B7 e( \' V% O Err_O_H(int m) . R) h/ O; q' X, R7 Q* |4 E { % p1 z8 d4 U* J7 m* x/ R9 h double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的 , u5 F% }! P3 f; d2 N double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的# W8 @. u. J/ r; r //for (int output=0;output<ON;output++) //output??? 8 C1 A5 l" j1 j4 l0 Y1 r for (int k=0;k<ON;k++)9 K& H7 r9 b8 W6 R1 ]4 U abs_err[k]=T[k]-O[k];7 f; c2 e& c, w5 X" `4 U //求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差+ O& ]! L5 d0 R0 Y# {- s1 S sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差2 |, S8 T G2 ^$ Y% Y d_err[k]=abs_err[k]*O[k]*(1.0-O[k]);//d_err[k]输出层各神经元的一般化误差$ {0 U$ c k8 ^7 U* z2 Z } # C; M0 X- W4 y, I err_m[m]=sqr_err/2;//第m个样本下输出层的平方误差/2=第m个样本的均方误差 l; d" R' c# c6 i5 B4 K- K# u return 1;) O) u/ ?5 r2 {! p }//子程序Err_O_H(m)结束 * H P' c! E ]& @ ///////////////////////////////////// p; b1 R: U7 r1 [2 p //隐层至输入层的一般化误差子程序//// ( f9 \; K8 Y P //////////////////////////////////// , `" v5 d/ n! R7 o+ J% x7 t double e_err[HN];7 X4 l7 s: i# S8 {9 ?/ p Err_H_I(){ ; d6 I0 d; C1 x6 j double sigma; ) a8 \' H: Q- F" g$ D1 y* T# z( d$ p //for (int hidden=0;hidden& _6 q/ W5 Z; j+ ]3 w1 c for (int j=0;j<HN;j++) # Z2 I# N- n1 d6 X$ m7 x. {+ C sigma=0.0; ' m$ `/ C6 ~' w- f for (int k=0;k<ON;k++) 0 g8 E2 T5 n( s# \) d. k sigma=d_err[k]*V[k][j];) r6 R' B+ ~9 d- y3 D, @ } & v% l+ Q) b, r7 B e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差 , S9 U0 I2 g z. S. G# D }, L( q) g! E. t0 t+ J return 1; ( Y% Q: j t6 e# h+ o; M3 T }//子程序Err_H_I()结束 ( B6 }* ^5 Q$ r4 k. Y5 k ////////////////////////////////////////////////////////, z9 S/ F. `) L7 l: _8 ^$ D- W //输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////$ M" }2 m4 Q+ R; v3 N //////////////////////////////////////////////////////// % R3 X l& H. N' m, y: O5 K9 \' | Delta_O_H(int m,FILE* fp)4 d, B# F; A5 Z8 U( B {7 f% C6 A- }( ]- y for (int k=0;k<ON;k++) & y! Z; j: x0 E8 q' V for (int j=0;j<HN;j++) 1 C: F$ F) T ^/ ^ //cout<<"第"< ~; \" r) e1 I. Z f2 t# ]fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,W[k][j]);3 I( m6 x3 `* _* F, ]* B+ O V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整 8 q$ B4 ^/ }, r# C* t } 5 ~( Y# ]5 m: E6 y gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整) K. Y0 _: [* U. G, o' t }0 `7 V1 S+ p3 s$ @! N return 1;+ c9 y/ @3 S1 G/ {+ q# M }//子程序Delta_O_H()结束 , [% ]% o: O; |7 R: O ///////////////////////////////////////////////////// - H$ E. g8 Z0 L& E0 |! N //隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序///// 1 J& M1 ^6 a3 x4 a' ~4 g ///////////////////////////////////////////////////// 8 t5 K: J. Z; L3 o v Delta_H_I(int m,FILE* fp) - A h7 D; J; s4 n! I+ A {" l; U C* }: }5 t) t% o( c( ? for (int j=0;j<HN;j++) # j+ v8 {, p4 Y V% ^ for (int i=0;i<IN;i++) " n' q6 { {/ \$ Z- r9 s, h //cout<<"第"< fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,V[j]);) h. ?4 B) P% S7 o5 v W[j]+=beta*e_err[j]*P;//隐层至输入层的权值调整 ' p |' |( ~4 h- a3 a3 X! P }" G) k$ [; B D# {9 F. z sita[j]+=beta*e_err[j]; 1 _. V% r/ v- w! \9 ~( n1 z }5 G3 f7 {" R% b4 ] return 1; 0 a0 C- D7 Q) E. U4 Z3 r }//子程序Delta_H_I()结束 & e# Y" Z( y- A \7 Y1 x0 z /////////////////////////////////' l4 _* J1 c r3 d4 ?, Q9 S //N个样本的全局误差计算子程序//// " {, L, V2 l: {9 f" R0 R/ j ///////////////////////////////// 7 p+ y$ B8 a! @2 \ double Err_Sum() 8 y+ _, V6 s: z { , J7 S" v9 r; s/ f% B double total_err=0; " x8 E2 h: y4 F$ n m for (int m=0;m<N;m++) 8 H& Q% j& S" X+ ~5 i* J8 @" i total_err+=err_m[m];//每个样本的均方误差加起来就成了全局误差( i- t* P3 {' b3 I. C } ; V- S" h7 X3 M3 y+ U return 1; * r0 L+ j. E6 I }//子程序Err_sum()结束, O- N7 z) _/ E+ X7 U /**********************/, s4 m1 y1 m1 f3 l /**程序入口，即主程序**/ # k1 T9 G' V7 D3 u9 q- l9 x /**********************// B( t$ [# o% X" o5 A" N main() & q* U: K' |6 \2 _; [6 g$ h+ y { ; ]* P0 t/ v9 Y" O6 x3 B8 q FILE *fp; 8 k8 y, D$ \) F$ r% I( a: ?) w double sum_err; 1 u) @9 X1 D5 D% y# o! L int study;//训练次数 7 P5 E* v6 L2 A Z$ T+ D2 f if ((fp=fopen("bp.txt","a+"))==NULL)+ y' n+ b+ H6 [* N8 h- N! a/ z6 I8 z { 4 U: @8 n: p4 r0 p% U( ` z" y9 p printf("不能创建bp.txt文件!\n"); 6 r- ?; A9 `# D* W ~" M exit(1);5 J7 V H: Z+ g/ u* M }' ?. V# ^: v5 y2 C$ E9 a cout<<"请输入输出层到隐含层学习效率: alpha=\n"; : @& j5 ]) {2 a cin>>alpha; ! Y$ `7 C" O6 _+ M9 z, E cout<<"请输入隐含层到输入层学习效率: beta=\n";$ M! y, o) w& p5 L& R+ y5 W cin>>beta; 2 v. o8 O0 b. ^6 X; p, x5 u8 h int study=0; //学习次数6 i1 Y& Z$ ]1 J* r) U! C double Pre_error ; //预定误差, n2 R4 U4 A( {% H# | cout<<"请输入预定误差: Pre_error= \n";5 ~$ t; D2 B' B: V2 S cin>>re_error; 9 m8 Z4 ~& @' O' o2 I& y int Pre_times; 9 S& R. E7 d- v d8 ? cout<<"请输入预定最大学习次数re_times=\n";; G0 R1 g& e% i- F+ G8 H. d cin>>re_times;7 `2 O* q/ _0 N cout<<"请输入学习样本数据\n"; : J6 L! f' s P- y9 @ { % _0 ~& S9 H. h for (int m=0;m<N;m++)7 ^6 h* b S) K2 Z cout<<"请输入第"<<m+1<<"组学习样本"<<endl; 5 X$ h: W6 F* j. Z5 u for (int i=0;i<IN;i++) ; q) H$ n3 F5 U cin>>Study_Data[m]->input;, G: _ j5 j; [ }! ]4 u5 R% d$ `/ y/ ^/ l' R { ! f6 [6 y( L! b" v/ r( n for (int m=0;m<N;m++)9 [! }* B. d1 U$ A2 O7 A4 j cout<<"请输入第"<<m+1<<"组教师样本"<<endl; $ I, {# @( ^4 N* ^' L! ]; A for (int k=0;k<ON;k++) " c: b* i% q5 m/ f8 P9 n0 A) p cin>>Study_Data[m]->teach[k];% Q8 Z) u n1 G4 j5 H _0 F } 8 ~1 J2 }5 R% d initial(); //隐层、输出层权、阈值初始化 (1) 0 j# p w3 P6 ~- f6 X do" {" i; q% C$ o) B6 E% G {' ~! {8 Z2 [6 j; n' N ++study; ///??? 3 c) Y4 v; P$ n1 \ for (int m=0;m<N;m++) / i3 f: [! i6 T5 `# ` {" x" p* X) u/ m input_P(m); //输入第m个学习样本 (2) 1 i6 x( s% D+ e" r! { input_T(m);//输入第m个样本的教师信号 (3) 8 [. W% [# M3 |; L H_I_O(); //第m个学习样本隐层各单元输入、输出值 (4)0 g3 |) i( _, _5 f B7 @; F. p O_I_O(); //第m个学习样本输出层各单元输入、输出值 (5)( M9 c) b6 X& B! {2 V, o! Y M( ` Err_O_H(m); //第m个学习样本输出层至隐层一般化误差 (6) 3 z3 e% M v& l- N Err_H_I(); //第m个学习样本隐层至输入层一般化误差 (7)5 `$ V4 U8 f2 N4 s1 ? Delta_O_H(m,fp); //第m个学习样本输出层至隐层权阈值调整、修改 (8) / z+ N1 C" A$ t' f8 F Delta_H_I(m,fp); //第m个学习样本隐层至输入层权阈值调整、修改 (9) " c5 j1 p M& k: m2 t$ l7 _ } //全部样本训练完毕8 Q( Q- T V T4 _" t. K sum_err=Err_Sum(); //全部样本全局误差计算 (10) % ^) h2 _' _# v z, x {( q: K' C" U( k7 N# m1 h3 X cout<<"第"<<study<<"次学习的均方误差为"<<sum_err<<endl; ; w0 |5 d, ?! o6 }+ r/ H# W fprintf(fp,"第%d次学习的均方误差为：%f\n",study,sum_err);( g. z; s# z' W$ } }) c# r( b$ j- @5 e* F while (sum_err > Pre_error) //or(study b3 P6 }, @3 r( F* e2 c) N9 A { //N个样本全局误差小于预定误差否？小于则退出 (11)3 G$ w' v$ o- i# K& r cout<<"网络已经学习了"<<study<<"次,学习的均方误差为"<<sum_err<<endl;& ?- q7 {1 d9 ]. p( J7 ?) y fprintf(fp,"网络已经学习了%d次，现在的全局误差为：%f\n",study,total_err); : L& f, _7 a7 w$ {( C" `# c fclose(fp); 3 D& I" {. \' R- }6 Y } 5 h/ W# U8 {# T3 n char s;% P1 E' Z* a# p4 x. p cout<<"请随便输入一个字符，按回车退出程序！\n";! _. w, ~, ~4 Y/ m, z0 ~0 H cin>>s;3 z& u* ^5 k9 g# ~9 M8 y return 1; G+ g& k4 y! a. t/ r! ? }