?? bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序c語言.txt
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{
sigma1=d_err[k1]*V[k1][j1];
}
e_err1[j1]=sigma1*H1[j1]*(1-H1[j1]);//第一隱層各神經(jīng)元的一般化誤差
}
return 1;
////////////////////////////////////////////////////////
//輸出層至第三隱層的權(quán)值調(diào)整、輸出層閾值調(diào)整計(jì)算子程序//////
////////////////////////////////////////////////////////
Delta_O_H3(int m,int n)
{
if(n<=1)
{
for (int k=0;k<ON;k++)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
V[k][j]=V[k][j]-a*d_err[k]*H3[j];//輸出層至第三隱層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_ON[k]-=a*d_err[k];//輸出層閾值調(diào)整
}
}
else if(n>1)
{
for (int k=0;k<ON;k++)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
V[k][j]=V[k][j]+a*d_err[k]*H3[j]+alpha*(V[k][j]-Old_WV[(n-1)].old_V[k][j]);//輸出層至隱層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_ON[k]-=a*d_err[k];//輸出層至隱層的閾值調(diào)整
}
}
return 1;
}//子程序Delta_O_H3()結(jié)束
///////////////////////////////////////////////////////////////
//第三隱層至第二隱層的權(quán)值調(diào)整、第三隱層閾值調(diào)整計(jì)算子程序/////
///////////////////////////////////////////////////////////////
Delta_H3_H2(int m,int n)
{
if(n<=1)
{
for (int k=0;k<HN;k++)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
U23[k][j]=U23[k][j]-a*e_err3[k]*H2[j];//第二隱層至第三隱層層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_HN3[k]-=a*e_err3[k];//第三隱層閾值調(diào)整
}
}
else if(n>1)
{
for (int k=0;k<HN;k++)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
U23[k][j]=U23[k][j]+a*e_err3[k]*H2[j]+alpha*(U23[k][j]-Old_WV[(n-1)].old_U23[k][j]);//第二隱層至第三隱層層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_HN3[k]-=a*e_err3[k];//第三隱層閾值調(diào)整
}
}
return 1;
}//子程序Delta_H3_H2()結(jié)束
///////////////////////////////////////////////////////////////
//第二隱層至第一隱層的權(quán)值調(diào)整、第二隱層閾值調(diào)整計(jì)算子程序/////
///////////////////////////////////////////////////////////////
Delta_H2_H1(int m,int n)
{
if(n<=1)
{
for (int k=0;k<HN;k++)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
U12[k][j]=U12[k][j]-a*e_err2[k]*H1[j];//第一隱層至第二隱層層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_HN2[k]-=a*e_err2[k];//第二隱層閾值調(diào)整
}
}
else if(n>1)
{
for (int k=0;k<HN;k++)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
U12[k][j]=U12[k][j]+a*e_err2[k]*H1[j]+alpha*(U12[k][j]-Old_WV[(n-1)].old_U12[k][j]);//第一隱層至第二隱層層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_HN2[k]-=a*e_err2[k];//第二隱層閾值調(diào)整
}
}
return 1;
}//子程序Delta_H2_H1()結(jié)束
/////////////////////////////////////////////////////////////
//第一隱層至輸入層的權(quán)值調(diào)整、第一隱層閾值調(diào)整計(jì)算子程序/////
/////////////////////////////////////////////////////////////
Delta_H1_I(int m,int n)
{
if(n<=1)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
for (int i=0;i<IN;i++)
{
U11[j][i]=U11[j][i]+a*e_err1[j]*P[i];//第一隱層至輸入層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_HN1[j]+=a*e_err1[j];//第一隱層閾值調(diào)整
}
}
else if(n>1)
{
for (int j=0;j<HN;j++)
{
for (int i=0;i<IN;i++)
{
U11[j][i]=U11[j][i]+a*e_err1[j]*P[i]+alpha*(U11[j][i]-Old_WV[(n-1)].old_U11[j][i]);//第一隱層至輸入層的權(quán)值調(diào)整
}
YU_HN1[j]+=a*e_err1[j];//第一隱層閾值調(diào)整
}
}
return 1;
}//子程序Delta_H1_I()結(jié)束
/////////////////////////////////
//N個(gè)樣本的全局誤差計(jì)算子程序////
/////////////////////////////////
double Err_Sum()
{
double total_err=0;
for (int m=0;m<N;m++)
{
total_err+=err_m[m];//每個(gè)樣本的均方誤差加起來就成了全局誤差
}
return total_err;
}//子程序Err_sum()結(jié)束
GetTrainingData()
{
ifstream GetTrainingData ( "訓(xùn)練樣本.txt", ios::in );
for(int m=0;m<N;m++)
{
for(int i=0;i<IN;i++)
{
GetTrainingData>>Study_Data[m].input[i]; //取得輸入數(shù)據(jù)
}
for(int j=0;j<ON;j++)
{
GetTrainingData>>Study_Data[m].teach[j]; //取得輸出數(shù)據(jù)
}
}
GetTrainingData.close();
return 1;
}
void savequan()
{
ofstream outQuanFile( "權(quán)值.txt", ios::out );
ofstream outYuFile( "閾值.txt", ios::out );
outQuanFile<<"A\n";
for(int i=0;i<HN;i++)
{
for(int j=0;j<IN;j++)
{
outQuanFile<<U11[i][j]<<" ";
}
outQuanFile<<"\n";
}//取得輸入層至第一隱層權(quán)值
outQuanFile<<"B\n";
for(int i1=0;i1<HN;i1++)
{
for(int j1=0;j1<HN;j1++)
{
outQuanFile<<U12[i1][j1]<<" ";
}
outQuanFile<<"\n";
}//取得第一隱層至第二隱層權(quán)值
outQuanFile<<"C\n";
for(int i2=0;i2<HN;i2++)
{
for(int j2=0;j2<HN;j2++)
{
outQuanFile<<U23[i2][j2]<<" ";
}
outQuanFile<<"\n";
}//取得第二隱層至第三隱層權(quán)值
outQuanFile<<"D\n";
for(int i3=0;i3<ON;i3++)
{
for(int j3=0;j3<HN;j3++)
{
outQuanFile<<V[i3][j3]<<" ";
}
outQuanFile<<"\n";
}//取得第三隱層至輸出層權(quán)值
outYuFile<<"\n第一隱層的閾值為:\n";
for(int k1=0;k1<HN;k1++)
{
outYuFile<<YU_HN1[k1]<<" "; //隱層閾值寫入文本
}
outYuFile<<"\n第二隱層的閾值為:\n";
for(int k2=0;k2<HN;k2++)
{
outYuFile<<YU_HN2[k2]<<" "; //隱層閾值寫入文本
}
outYuFile<<"\n第三隱層的閾值為:\n";
for(int k3=0;k3<HN;k3++)
{
outYuFile<<YU_HN3[k3]<<" "; //隱層閾值寫入文本
}
outYuFile<<"輸出層的閾值為:\n";
for(int k=0;k<ON;k++)
{
outYuFile<<YU_ON[k]<<" "; //輸出層閾值寫入文本
}
outQuanFile.close();
}
/**********************/
/**程序入口，即主程序**/
/**********************/
void main()
{
double sum_err;
int study;//訓(xùn)練次數(shù)
double a = 0.6;//學(xué)習(xí)速率，即步長
double alpha = 0.8; //動量因子
study=0; //學(xué)習(xí)次數(shù)
double Pre_error ; //預(yù)定誤差
Pre_error = 0.0001;
int Pre_times;
Pre_times = 200;
GetTrainingData();//輸入樣本 (1)
initial(); //隱層、輸出層權(quán)、閾值初始化 (2)
do
{
++study;
for (int m=0;m<N;m++)
{
input_P(m); //輸入第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本
input_T(m);//輸入第m個(gè)樣本的教師信號
H_I_O(); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本隱層各神經(jīng)元輸入、輸出值
O_I_O(); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本輸出層各神經(jīng)元輸入、輸出值 (3)
Err_O_H(m); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本輸出層至隱層一般化誤差
Err_H_I(); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本隱層至輸入層一般化誤差 (4)
Delta_O_H3(m,study); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本輸出層至第三隱層權(quán)值、閾值調(diào)整、修改
Delta_H3_H2(m,study); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本第三隱層至第二隱層的權(quán)值、閾值調(diào)整、修改
Delta_H2_H1(m,study); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本第二隱層至第一隱層的權(quán)值、閾值調(diào)整、修改
Delta_H1_I(m,study); //第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本第一隱層至輸入層的權(quán)值、閾值調(diào)整、修改 (5)
} //全部樣本訓(xùn)練完畢
sum_err=Err_Sum(); //全部樣本全局誤差計(jì)算
saveWV(study); //把本次的學(xué)習(xí)權(quán)值全保存到數(shù)組
cout<<"第"<<study<<"次學(xué)習(xí)的均方誤差為"<<sum_err<<endl;
}while (sum_err > Pre_error); // (6)
cout<<"網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學(xué)習(xí)了"<<study<<"次,學(xué)習(xí)的均方誤差為"<<sum_err<<endl;
savequan();
}[/code]
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