改进的BP神经网络算法

文件里包括基本的和改进后的BP神经网络算法

#include “iostream.h“
#include “iomanip.h“
#include “stdlib.h“
#include “math.h“
#include “stdio.h“
#include “time.h“
#include “fstream.h“
#define N 1 //学习样本个数
#define IN 3 //输入层神经元数目
#define HN 3 //隐层神经元数目
#define ON 2 //输出层神经元数目
double P[IN]; //单个样本输入数据
double T[ON]; //单个样本教师数据
double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值
double V[ON][HN]; //隐层至输出层权值
double X[HN]; //隐层的输入
double Y[ON]; //输出层的输入
double H[HN]; //隐层的输出
double O[ON]; //输出层的输出
double YU_HN[HN]; //隐层的阈值
double YU_ON[ON]; //输出层的阈值
double err_m[N]; //第m个样本的总误差
double a; //输出层至隐层的学习效率
double b; //隐层至输入层学习效率

//定义一个放学习样本的结构
struct {
double input[IN]; //输入在上面定义是一个	
double teach[ON]; //输出在上面定义也是一个
}Study_Data[N];//学习样本
 
///////////////////////////
//初始化权、阈值子程序/////
///////////////////////////
initial（）
{
//隐层权、阈值初始化//
	srand（ （unsigned）time（ NULL ） ）;

	for（int i=0;i	{
		for（int j=0;j			W[i][j]= （double）（（rand（）/32767.0）*2-1）; //初始化输入层到隐层的权值，随机模拟0 和 1 -1	
	}
	for（int ii=0;ii	{
		for（int jj=0;jj			V[ii][jj]= （double）（（rand（）/32767.0）*2-1）; //初始化隐层到输出层的权值，随机模拟0 和 1 -1
	}
	for（int k=0;k	{
		YU_HN[k] = （double）（（rand（）/32767.0）*2-1）;  //隐层阈值初始化 -0.01 ~ 0.01 之间
	}
	for（int kk=0;kk	{
		YU_ON[kk] = （double）（（rand（）/32767.0）*2-1）; //输出层阈值初始化 -0.01 ~ 0.01 之间
	}
  return 1;
}//子程序initial（）结束


////////////////////////////////
////第m个学习样本输入子程序///
///////////////////////////////
input_P（int m）
{
for （int i=0;i P[i]=Study_Data[m].input[i];
//获得第m个样本的数据
return 1;
}//子程序input_P（m）结束

/////////////////////////////
////第m个样本教师信号子程序//
/////////////////////////////
input_T（int m）
{
for （int k=0;k T[k]=Study_Data[m].teach[k];
return 1;
}//子程序input_T（m）结束


/////////////////////////////////
//隐层各单元输入、输出值子程序///
/////////////////////////////////
H_I_O（）{
double sigma;
int ij;
for （j=0;jsigma=0.0;
	for （i=0;i		sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积
		
X[j]=sigma - YU_HN[i];//求隐层净输入，为什么减隐层的阀值
H[j]=1.0/（1.0+exp（-X[j]））;//求隐层输出 siglon算法
}
return 1;
}//子程序H_I_O（）结束


///////////////////////////////////
//输出层各单元输入、输出值子程序///
///////////////////////////////////
O_I_O（）
{
double sigma;
for （int k=0;k sigma=0.0;
 for （int j=0;j sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积
}
Y[k]=sigma-YU_ON[k]; //求输出层净输入
O[k]=1.0/（1.0+exp（-Y[k]））;//求输出层输出
}
return 1;
}//子程序O_I_O（）结束


////////////////////////////////////
//输出层至隐层的一般化误差子程序////
////////////////////////////////////
double d_err[ON];
Err_O_H（int m）
{
double abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的
double sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的
for （int k=0;k  abs_err[k]=T[k]-O[k];
//求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差
sqr_err+=（abs_err[k]）*（abs_err[k]）;//求第m个样本下输出层的平方误差
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
}
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
return 1;
}//子程序Err_O_H（m）结束


////////////////////////////////////
//隐层至输入层的一般化误差子程序////
//////////////////////

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         33  2004-08-02 02:33  BP算法\基本bp算法\bp.txt

     文件       7283  2007-11-08 21:30  BP算法\基本bp算法\MyBP.cpp

     文件       3377  2007-11-08 20:46  BP算法\基本bp算法\MyBP.dsp

     文件        516  2007-11-08 21:03  BP算法\基本bp算法\MyBP.dsw

     文件      50176  2007-11-08 21:03  BP算法\基本bp算法\MyBP.ncb

     文件      48640  2007-11-08 21:03  BP算法\基本bp算法\MyBP.opt

     文件       1129  2007-11-08 20:47  BP算法\基本bp算法\MyBP.plg

     文件        172  2007-11-08 20:47  BP算法\基本bp算法\权值.txt

     文件         25  2003-09-22 17:29  BP算法\基本bp算法\训练样本.txt

     文件        573  2003-09-15 08:12  BP算法\基本bp算法\训练样本为什么不行啊.txt

     文件         79  2007-11-08 20:47  BP算法\基本bp算法\阈值.txt

     文件         33  2004-08-02 02:33  BP算法\改进型bp算法\bp.txt

     文件       8017  2003-09-22 17:45  BP算法\改进型bp算法\MyBP.cpp

     文件       4260  2004-08-01 13:50  BP算法\改进型bp算法\MyBP.dsp

     文件        533  2004-08-01 13:20  BP算法\改进型bp算法\MyBP.dsw

     文件      50176  2003-09-22 17:46  BP算法\改进型bp算法\MyBP.ncb

     文件      49664  2003-09-22 17:46  BP算法\改进型bp算法\MyBP.opt

     文件        875  2003-09-22 17:46  BP算法\改进型bp算法\MyBP.plg

     文件      48640  2003-09-17 10:27  BP算法\改进型bp算法\复件 MyBP.opt

     文件        170  2003-09-22 17:45  BP算法\改进型bp算法\权值.txt

     文件         25  2003-09-22 09:36  BP算法\改进型bp算法\训练样本.txt

     文件        573  2003-09-15 08:12  BP算法\改进型bp算法\这个训练样本怎么算不出来呢，至今搞不明白.txt

     文件         80  2003-09-22 17:45  BP算法\改进型bp算法\阈值.txt

     文件       1227  2005-08-23 10:10  BP算法\说明.txt

     文件      26624  2003-09-22 17:44  BP算法\说明文件.doc

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