BP神经网络用于两类图片识别分类

BP神经网络用于两类图片识别分类

//#include
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#include
#include
#include
#include
//#include 
#include
#include
#include “deal_image.h“
//using namespace std;

#define innode 25  //输入结点数  R
#define hidenode 10//隐含结点数  C
#define outnode 2 //输出结点数
#define trainsample 2000//BP训练样本数
#define testsample 200//BP训练样本数

double w[innode][hidenode];//隐含结点权值
double w1[hidenode][outnode];//输出结点权值

void save_weight（）;
void show_weight（）;
void read_weight（）;
void clear_weight（）;
class BpNet
{
public:
    double p[trainsample][innode];     //输入的样本
    double t[trainsample][outnode];    //样本要输出的

	BpNet（）;
    virtual ~BpNet（）;
 
	void init（）;
    void train（double p[trainsample][innode]double t[trainsample][outnode]）;//Bp训练
    double *recognize（double *p）;//Bp识别

    double rate_w; //权值学习率 （输入层-隐含层）
    double rate_w1;//权值学习率 （隐含层-输出层）
    double rate_b1;//隐含层阀值学习率
    double rate_b2;//输出层阀值学习率

    double e;//误差计算
    double error;//允许的最大误差
    double result[outnode];// Bp输出

};

BpNet::BpNet（）
{
    error=1.0;
    e=0.0;

    rate_w=0.15;  //权值学习率 （输入层--隐含层）
    rate_w1=0.15; //权值学习率 （隐含层--输出层）

}

BpNet::~BpNet（）
{

}

/***********   权值初始化   **************/
void winit（double m[]int n） 
{
	srand（（unsigned）time（NULL））;   //防止多次随机产生的结果一致的情况
	for（int j=0;j	{
		m[j]=rand（）%51/100.0-0.25;    //生成[-0.250.25]的随机数
		cout<//		m[j]=0.1;
	}
	cout<}
//ofstream outfile;
ifstream infile;
ifstream infile_train;
ifstream infile_test;
/***********   各权值和阈值的初始化  ************/
void BpNet::init（）
{
	srand（（int）time（0））;   //防止多次随机产生的结果一致的情况
	cout<<“输入节点权值w：“;
    winit（（double*）w（innode）*（hidenode））;      //权值初始化，个数为  输入层节点数  乘以  隐藏层节点数

	cout<<“输出节点权值w1:“;
	winit（（double*）w1（hidenode）*outnode）;    //个数为  隐藏层节点数  乘以  输出层节点数

	cout<
	save_weight（）;
}

double X[trainsample][innode];         //训练样本
double Y[trainsample][outnode];        //预计结果
double Z[trainsample][innode+outnode];    // 训练样本+ 预计结果  
/***************    读取训练样本   ****************/
void read_trian（）
{	
	int a=0;
	infile_train.open（“feature_train_cross.txt“）;
	while （!infile_train.eof（） && a!=trainsample）  
	{  	
		string line;
		getline（infile_trainline）;
		istringstream istr（line）; 
//		cout<		for（int j=0;j		{
			istr>>Z[a][j];
		}
		a++;
	} 
    //cout<<“ZZZZZZZZZZZZZZZ“<	for（int i=0;i	{
		for（int j=0;j		{
	//		cout<		}
	//	cout<	}
	//cout<<“XXXXXXXXXXXXXXXXXXX“<	for（int i=0;i	{	
		for（int j=0;j		{
			X[i][j]=Z[i][j];
		//	cout<		}
	//	cout<	} 
//	cout<<“YYYYYYYYYYYYYYYY“<	for（int i=0;i	{	
		for（int j=0;j		{
			Y[i][j]=Z[i][innode+j];
	//		cout<		}
	//	cout<	} 	
	

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

     文件      11502  2016-05-21 20:55  BP\BP\BP.cpp

     文件       4073  2016-05-20 02:30  BP\BP\BP.vcxproj

     文件       1077  2016-05-20 02:30  BP\BP\BP.vcxproj.filters

     文件       2732  2016-05-21 20:55  BP\BP\BP3weight.txt

     文件       1799  2016-05-21 20:32  BP\BP\BP3weight111.txt

     文件      11789  2016-05-19 17:03  BP\BP\BP_3.h

     文件       6604  2016-05-20 15:13  BP\BP\deal_image.h

     文件         71  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\BP.lastbuildstate

     文件       2395  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\BP.log

     文件     513821  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\BP.obj

     文件       1146  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\cl.command.1.tlog

     文件      10552  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\CL.read.1.tlog

     文件        328  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\CL.write.1.tlog

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     文件          2  2016-05-21 20:55  BP\BP\Debug\link.12868-cvtres.read.1.tlog

............此处省略10161个文件信息