VisualC数字图像模式识别技术及工程实践.zip

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/*
 ******************************************************************
 * backprop.cpp
 ******************************************************************
 */

#include “StdAfx.h“
#include 
#include “backprop.h“
#include 
#include 

#define ABS（x）          （（（x） > 0.0） ? （x） : （-（x）））

/* 宏定义：快速拷贝 */
#define fastcopy（tofromlen）\
{\
	register char *_to*_from;\
	register int _i_l;\
	_to = （char *）（to）;\
	_from = （char *）（from）;\
	_l = （len）;\
	for （_i = 0; _i < _l; _i++） *_to++ = *_from++;\
}

/*** 返回0－1的双精度随机数 ***/
double drnd（）
{
	return （（double） rand（） / （double） BIGRND）;
}

/*** 返回-1.0到1.0之间的双精度随机数 ***/
double dpn1（）
{
	return （（drnd（） * 2.0） - 1.0）;
}

/*** 作用函数，目前是S型函数 ***/

double squash（double x）
{
	return （1.0 / （1.0 + exp（-x）））;
}


/*** 申请1维双精度实数数组 ***/

double *alloc_1d_dbl（int n）
{
	double *new1;

	new1 = （double *） malloc （（unsigned） （n * sizeof （double）））;
	if （new1 == NULL） {
		printf（“ALLOC_1D_DBL: Couldn‘t allocate array of doubles\n“）;
		return （NULL）;
	}
	return （new1）;
}


/*** 申请2维双精度实数数组 ***/

double **alloc_2d_dbl（int m int n）
{
	int i;
	double **new1;

	new1 = （double **） malloc （（unsigned） （m * sizeof （double *）））;
	if （new1 == NULL） {
		printf（“ALLOC_2D_DBL: Couldn‘t allocate array of dbl ptrs\n“）;
		return （NULL）;
	}

	for （i = 0; i < m; i++） {
		new1[i] = alloc_1d_dbl（n）;
	}

	return （new1）;
}

/*** 随机初始化权值 ***/
void bpnn_randomize_weights（double **w int m int n）
{
	int i j;

	for （i = 0; i <= m; i++） {
		for （j = 0; j <= n; j++） {
			w[i][j] = dpn1（）;
		}
	}
}

/*** 0初始化权值 ***/
void bpnn_zero_weights（double **w int m int n）
{
	int i j;

	for （i = 0; i <= m; i++） {
		for （j = 0; j <= n; j++） {
			w[i][j] = 0.0;
		}
	}
}

/*** 设置随机数种子 ***/
void bpnn_initialize（int seed）
{
	printf（“Random number generator seed: %d\n“ seed）;
	srand（seed）;
}

/*** 创建BP网络 ***/
BPNN *bpnn_internal_create（int n_in int n_hidden int n_out）
{
	BPNN *newnet;

	newnet = （BPNN *） malloc （sizeof （BPNN））;
	if （newnet == NULL） {
		printf（“BPNN_CREATE: Couldn‘t allocate neural network\n“）;
		return （NULL）;
	}

	newnet->input_n = n_in;
	newnet->hidden_n = n_hidden;
	newnet->output_n = n_out;
	newnet->input_units = alloc_1d_dbl（n_in + 1）;
	newnet->hidden_units = alloc_1d_dbl（n_hidden + 1）;
	newnet->output_units = alloc_1d_dbl（n_out + 1）;

	newnet->hidden_delta = alloc_1d_dbl（n_hidden + 1）;
	newnet->output_delta = alloc_1d_dbl（n_out + 1）;
	newnet->target = alloc_1d_dbl（n_out + 1）;

	newnet->input_weights = alloc_2d_dbl（n_in + 1 n_hidden + 1）;
	newnet->hidden_weights = alloc_2d_dbl（n_hidden + 1 n_out + 1）;

	newnet->input_prev_weights = alloc_2d_dbl（n_in + 1 n_hidden + 1）;
	newnet->hidden_prev_weights = alloc_2d_dbl（n_hidden + 1 n_out + 1）;

	return （newnet）;
}

/* 释放BP网络所占地内存空间 */
void bpnn_free（BPNN *net）
{
	int n1 n2 i;

	n1 = net->input_n;
	n2 = net->hidden_n;

	free（（char *） net->input_units）;
	free（（char *） net->hidden_units）;
	free（（char *） net->output_units）;

	fre

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件     5780042  2018-05-28 11:43  Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践（第二版）.pdf
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     文件         535  2002-11-19 08:52  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\BP神经网络解决异或问题\BPNet.dsw
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     文件       53760  2003-01-07 07:04  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\BP神经网络解决异或问题\BPNet.opt
     文件        1078  2002-11-19 09:11  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\BP神经网络解决异或问题\BPNet.plg
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     文件       49152  2002-11-19 09:11  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\BP神经网络解决异或问题\Release\BPNet.exe
     文件        5371  2002-11-19 09:11  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\BP神经网络解决异或问题\Release\main.obj
     文件       33792  2003-01-07 07:03  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\BP神经网络解决异或问题\Release\vc60.idb
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     文件        2318  2013-12-02 03:42  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\HMM的C语言实现\hmm.h
     文件         472  2013-12-02 03:42  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\HMM的C语言实现\hmmrand.cpp
     文件        4117  2013-12-02 03:42  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\HMM的C语言实现\hmmutils.cpp
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     文件        1486  2013-12-02 03:42  源代码\第03章  常用的模型和算法介绍\HMM的C语言实现\nrutil.h
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