神经网络的BP算法C语言实现(共14页).docx

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1、精选优质文档-倾情为你奉上/BP算法简单实现，C语言代码可运行,详细注释/代码存放文件本文用的绝对路径，会报错，请自行更改路径或者改成相对路径/#include #include #include #include #define input 2 /输入层 #define hidden 10 /隐层 #define output 1 /输出层 #define sampleNum 90 /样本容量 #define test 10 /测试集容量 #define nr 0.1 /学习效率 #define EPS 0.00001 float xsampleNuminput,dsampleNumoutp

2、ut,whiinputhidden,wijhiddenoutput,thihidden,thjoutput; /x是输入的值，d是输出的值，whi是权值， int h,i,j,k,ff; double testdata12;float xmininput,xmaxinput,dminoutput,dmaxoutput; FILE *fp1,*fp2,*fp3,*fp4; void init(void); void startleaning(void); void testsample(void); void readw(void); void readt(void); void writew(

3、void); float sigmoid(float a); double ranu(void); void init(void) int min,max; if(fp1=0) system(cls); printf(Can not find the learning sample file!n); exit(0); for(k=0;ksampleNum;k+) for(h=0;hinput;h+) fscanf(fp1,%f,&xkh); /神经网络输入 for(j=0;joutput;j+) fscanf(fp1,%f,&dkj); /神经网络输出 for(j=0;joutput;j+)

4、min=1;max=1; for(k=0;ksampleNum;k+) if(dkjdmaxj) max=k; dminj=dminj; dmaxj=dmaxj; for(k=0;ksampleNum;k+) /神经网络输出归一化 dkj=(dkj-dminj)/(dmaxj-dminj); void startlearning(void) long int nt,n; float t,errorsampleNum,gerror,xjoutput,xihidden,yjoutput,yihidden,pxihidden,pxjoutput; float u0=0,u1=0,u2=0,u3=0;

5、 float v0,v1,v2,v3; for(i=0;ihidden;i+) for(h=0;hinput;h+) whihi=-0.8+1.6*ranu(); /whi为输入到隐藏层的权值 for(j=0;joutput;j+) wijij=-0.8+1.6*ranu(); /wij为隐藏层到输出的权值 thii=-0.5+ranu(); /thi为输入到隐藏层的bias for(j=0;joutput;j+) thjj=-0.5+ranu(); /thj为隐藏层到输出的bias /学习开始 printf(tnPlease enter the learning times:n); scan

6、f(%ld,&nt); for(n=0;nnt;n+) /*nt为学习次数*/ gerror=0; for(k=0;ksampleNum;k+) /*单样本循环*/ for(i=0;ihidden;i+) t=0; for(h=0;hinput;h+) t+=whihi*xkh; xii=t+thii; /xi为输入层到隐藏层的权值和 yii=sigmoid(xii); /yi为函数变换后的输出层/隐层输出 for(j=0;joutput;j+) t=0; for(i=0;ihidden;i+) t+=wijij*yii; xjj=t+thjj; /xj为隐藏层到输出层的权值和 yjj=sig

7、moid(xjj); /yj为函数变换后的输出层 /输出层输出 for(j=0;joutput;j+) /pxj为输出层单样本点误差变化率 pxjj=yjj*(1-yjj)*(yjj-dkj); for(i=0;ihidden;i+) /pxi为隐层单样本点误差变化率 t=0; for(j=0;joutput;j+) t+=pxjj*wijij; pxii=yii*(1-yii)*t; for(j=0;joutput;j+) thjj=thjj-nr*pxjj; for(i=0;ihidden;i+) wijij=wijij-nr*pxjj*yii; /隐层到输出层权值修正，其中nr为步长 f

8、or(i=0;ihidden;i+) thii=thii-nr*pxii; for(h=0;hinput;h+) whihi=whihi-nr*pxii*xkh; /输入层到隐层权值修正，其中nr为步长 t=0; for(j=0;joutput;j+) t+=(yjj-dkj)*(yjj-dkj)/2.0; errork=t; gerror+=errork; /全局误差 g(lobal)error /单样本循环结束 if(gerrorEPS) break; writew(); fclose(fp2); int k=0; for(k=0;ksampleNum;k+) for(i=0;ihidde

9、n;i+) t=0; for(h=0;hinput;h+) t+=whihi*xkh; xii=t+thii; /xi为输入层到隐藏层的权值和 yii=sigmoid(xii); /yi为函数变换后的输出层/隐层输出 for(j=0;joutput;j+) t=0; for(i=0;ihidden;i+) t+=wijij*yii; xjj=t+thjj; /xj为隐藏层到输出层的权值和 yjj=sigmoid(xjj); /yj为函数变换后的输出层 printf(%f %f %fn,xk0,xk1,yj0*(dmax0-dmin0)+dmin0);while(1) printf(press

10、any number to test Network,press C exit to use test.txtn);scanf(%lf%lf,&testdata00,&testdata01); if(getchar()=c) break; for(i=0;ihidden;i+) t=0; for(h=0;hinput;h+) t+=whihi*testdata0h; xii=t+thii; /xi为输入层到隐藏层的权值和 yii=sigmoid(xii); /yi为函数变换后的输出层/隐层输出 for(j=0;joutput;j+) t=0; for(i=0;ihidden;i+) t+=wi

11、jij*yii; xjj=t+thjj; /xj为隐藏层到输出层的权值和 yjj=sigmoid(xjj); /yj为函数变换后的输出层 printf(test:%fn,yj0*(dmax0-dmin0)+dmin0); / 学习循环结束 for(i=0;ihidden;i+) for(h=0;hhidden)%d%d=%fn,h,i,whihi); for(i=0;ihidden;i+) for(j=0;joutput)%d%d=%fn,i,j,wijij); for(i=0;ihidden)%d=%fn,i,thii); for(j=0;joutput)%d=%fn,j,thjj); pr

12、intf(tnGlobal error=%fn,gerror); printf(Press any key to choose a next task!/n); getch(); void testsample(void) float txinput,t,xjoutput,xihidden,yjoutput,yihidden; if(fp2=0) printf(t can not find the weight file:w.txtn); exit(0); readw(); for(ff=0;fftest;ff+) for(h=0;hinput;h+) fscanf(fp3,%f,&txh);

13、 for(i=0;ihidden;i+) t=0; for(h=0;hinput;h+) t+=whihi*txh; xii=t+thii; yii=sigmoid(xii); for(j=0;joutput;j+) t=0; for(i=0;ihidden;i+) t+=wijij*yii; xjj=t+thjj; yjj=sigmoid(xjj); for(j=0;joutput;j+) yjj=yjj*(dmaxj-dminj)+dminj; fprintf(fp4,%fn,yjj); fclose(fp4); printf(tnThe result save in testreslut

14、.txt?n); printf(Press any key to choose a next task!n); getch(); void writew(void) rewind(fp2); for(h=0;hinput;h+) for(i=0;ihidden;i+) fprintf(fp2,%8.3f ,whihi); fprintf(fp2,n); fprintf(fp2,n); for(i=0;ihidden;i+) fprintf(fp2,%8.3f ,thii); fprintf(fp2,nn); for(j=0;joutput;j+) for(i=0;ihidden;i+) fpr

15、intf(fp2,%8.3f ,wijij); fprintf(fp2,n); fprintf(fp2,n); for(j=0;joutput;j+) fprintf(fp2,%8.3f ,thjj); void readw(void) for(h=0;hinput;h+) for(i=0;ihidden;i+) fscanf(fp2,%f,&whihi); for(i=0;ihidden;i+) fscanf(fp2,%f,&thii); for(j=0;joutput;j+) for(i=0;ihidden;i+) fscanf(fp2,%f,&wijij); for(j=0;j1.0)

16、return(xrand/m); else xrand=1.0; goto lp; void main() fp1=fopen(D:/BP/sample.txt,r); fp2=fopen(D:/BP/weight.txt,w+); fp3=fopen(D:/BP/test.txt,r+); fp4=fopen(D:/BP/testreslut.txt,w+); init(); while(1) system(cls); printf(tn choose a task.nn); printf(tn (S) Press S Start Learning.n); printf(tn (T) Press T Test Samples.n); printf(tn (Q) Press Q quit!n); switch(getchar() case s: startlearning();break; case t: testsample();break; case q: exit(0);break; fclose(fp1); fclose(fp3); getch(); 专心-专注-专业