BP神经网络鸢尾花分类C++代码

BP神经网络（鸢尾花分类）C++代码.rar 将Iris（鸢尾花）数据集分为训练集（Iris-train.txt）和测试集（Iris-test.txt），分别含75个样本，每个集合中每种花各有25个样本。

// BPnetwork.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include “stdafx.h“
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#define Data 75 //样本容量
#define In 4 //样本参数个数
#define Out 3  //输出参数个数
#define Neuron 10 //神经元个数
#define TrainC 2000 //训练次数
#define StudyRate_A 0.2//输出学习率 基于经验
#define StudyRate_B 0.4//输出学习率 基于事实
#define StudyRate_a 0.2//输入学习率 基于经验
#define StudyRate_b 0.3//输入学习率 基于事实
double d_in[Data][In]; //样本输入
double d_out[Out][Data]; //样本输出
double w[Neuron][In]; //输入对神经元的权
double v[Out][Neuron]; //神经元对输出的权
double dw[Neuron][In];  //w的修正
double dv[Out][Neuron]; //v的修正
double o[Neuron]; //神经元通过激活函数的输出
double OutputData[Out]; //BP网络的输出
double Maxin[In]Minin[In]Maxout[Out]Minout[Out];

//void ReadData（）
//{
// for （int i = 0; i < Data; i++）
// {
//  d_in[i][0]=rand（）%100;
//  d_in[i][1]=rand（）%100;
//  d_out[0][i]=d_in[i][0]+d_in[i][1];
//  //printf（“data%d: %lf + %lf = %lf\n“i+1d_in[i][0]d_in[i][1]d_out[0][i]）;
// }
//}

void ReadData（）
{
	int type=0;
	FILE*  file;
	errno_t err=fopen_s（&file“Iris-train.txt““r“）;
	if（err==0）
		for（int i=0;i		{
			if（feof（file））
				break;
			else
			{
				fscanf_s（file“%lf %lf %lf %lf %d “&d_in[i][0]&d_in[i][1]&d_in[i][2]&d_in[i][3]&type）;
				d_out[0][i]=0;
				d_out[1][i]=0;
				d_out[2][i]=0;
				d_out[type][i]=1;
			}
		}
	else
		printf_s（“%d“err）;
}

void InitBPNework（）
{
 int ij;
 
 for （i = 0; i < In; i++）
 {
  Minin[i]=Maxin[i]=d_in[0][i];
  for （j = 0; j < Data; j++）
  {
   Maxin[i]=Maxin[i]>d_in[j][i]?Maxin[i]:d_in[j][i];
   Minin[i]=Minin[i]  }
 }
 for （i = 0; i < Out; i++）
 {
  Minout[i]=Maxout[i]=d_out[0][i];
  for （j = 0; j < Data; j++）
  {
   Maxout[i]=Maxout[i]>d_out[i][j]?Maxout[i]:d_out[i][j];
   Minout[i]=Minout[i]  }
 }
 //printf（“max of in:%lf%lf\nmin of in:%lf%lf\n“Maxin[0]Maxin[1]Minin[0]Minin[1]）;
 //printf（“max of out:%lf\nmin of out:%lf\n“Maxout[0]Minout[0]）;
 
 for （i = 0; i < In; i++）
  for（j = 0; j < Data; j++）
   d_in[j][i]=（d_in[j][i]-Minin[i]+1）/（Maxin[i]-Minin[i]+1）;
 for （i = 0; i < Out; i++）
  for（j = 0; j < Data; j++）
   d_out[i][j]=（d_out[i][j]-Minout[i]+1）/（Maxout[i]-Minout[i]+1）;
 
 for （i = 0; i < Neuron; ++i）   
  for （j = 0; j < In; ++j）
  {   
   w[i][j]=（rand（）%2-1）;
   dw[i][j]=0;
  }
 for （i = 0; i < Neuron; ++i）   
  for （j = 0; j < Out; ++j）
  {
   v[j][i]=（rand（）%2-1）;
   dv[j][i]=0;
  }
}

void ComputO（int var）
{ 
 int ij;
 double sumy;
    
 for （i = 0; i < Neuron; ++i）
 {
  sum=0;
  for （j = 0; j < In; ++j）
  {
   sum+=w[i][j]*d_in[var][j];
   o[i]=1/（1+exp（-1*sum））;
  }
 }
 
    for （i = 0; i < Out; ++i）
 {
  sum=0;
  for （j = 0; j < Neuron; ++j）
   sum+=v[i][j]*o[j];
  OutputData[i]=sum;
  //printf（“data%d:output %lf ans %lf\n“varOutputData[i]d_out[i][var]）;
 }   
}

void BackUpdate（int va

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1424  2015-10-23 14:29  Iris-test.txt

     文件       1425  2015-10-23 14:29  Iris-train.txt

     文件       6092  2015-10-31 17:37  BPnetwork.cpp

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                 8941                    3