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bp神经网络c语言实现(BP neural network, C language implementation)
bp神经网络c语言实现(BP neural network, C language implementation)
#包括“iostream. h”
#包括“iomanip。”
#包括“程序。”
#包括“数学。”
#包括“stdio. h”
#包括“时间。”
#包括“fstream对象。”
#定义N 11 / /学习样本个数
5 / /输入层神经元数目#定义
#定义HN 8 / /隐层神经元数目
#定义HC 3 / /隐层层数
#定义3 / /输出层神经元数目
#定义Z 200000 / /旧权值保存-》每次研究的权值都保存下来
双P [中];//单个样本输入数据
双T [上];//单个样本教师数据
双U11 [ HN ] [中];//输入层至第一隐层权值
双U12 [ ] [ ] HN HN;/ /第一隐层至第二隐层权值
双U23 [ ] [ ] HN HN;/ /第二隐层至第三隐层权值
双V [上] [高];//第三隐层至输出层权值
双X1 [ HN ];//第一隐层的输入
双X2 [ HN ];//第二隐层的输入
双X3 [ HN ];//第三隐层的输入
双Y [上];//输出层的输入
双H1 [ HN ];//第一隐层的输出
双氢[ HN ];//第二隐层的输出
双H3 [ HN ];//第三隐层的输出
双O [上];//输出层的输出
双yu_hn1 [ HN ];//第一隐层的阈值
双yu_hn2 [ HN ];//第二隐层的阈值
双yu_hn3 [ HN ];//第三隐层的阈值
双yu_on [上];//输出层的阈值
双err_m [N];/ /第M个样本的总误差
双/学习效率;
双α;/ /动量因子
/ /定义一个放学习样本的结构
struct {
[在]双输入/输入在上面定义是五个;
双教[上];//输出在上面定义是三个
} study_data [N];/ /学习样本
/ / BP算法用来保存每次计算的权值
struct {
双old_u11 [高] [在];//保存输入层至隐层权值旧权
双old_u12 [ ] [ ] HN HN;/ /保存第一隐层至第二隐层权值
双old_u23 [ ] [ ] HN HN;/ /保存第二隐层至第三隐层权值
双old_v [上] [高];//保存第三隐层至输出层旧权
} old_wv [Z];
savewv(int m)
{
为(int = i 0;i ;;
{
对于(int = 0;j in in;j + +)
{
old_wv [M]。old_u11 [我] [ J ] = U11 [我] [ J ];
}
}
为(int I1 = 0;I1 HN;I1 + +)
{
为(int J1 = 0;J1 HN;J1 + +)
{
old_wv [M]。old_u12 [ ] [ ] I1 J1 = U12 [ I1 ] [ 1 ];
}
}
为(int = 0;I2;
{
为(int J2 = 0;J2 HN;J2 + +)
{
old_wv [M]。old_u23 [I2] [ 2 ] = U23 [I2] [ 2 ];
}
}
为(int I3 = 0;i3 关于;i3 + +)
{
为(intβ= 0;J3 HN;J3 + +)
{
old_wv [M]。old_v [I3] [β] = V [I3] [β];
}
}
返回1;
}
///////////////////////////
/ /初始化权、阈值子程序/////
///////////////////////////
initial()
{
隐层权、阈值初始化/ / / /
srand((unsigned)时间(空));
为(int = i 0;i ;;
{
对于(int = 0;j in in;j + +)
U11 [我] [ J ] =(双)((rand() / 32767)×2-1);/ /初始化输入层到第一隐层的权值,随机模拟0和1 - 1
}
为(int I1 = 0;I1 HN;I1 + +)
{
为(int J1 = 0;J1 HN;J1 + +)
U12 [ ] [ ] I1 J1 =(双)((rand() / 32767)×2-1);/ /初始化第一隐层到第二隐层权值,随机模拟0和1 - 1
}
为(int = 0;I2;
{
为(int J2 = 0;J2 HN;J2 + +)
U23 [I2] [ 2 ] =(双)((rand() / 32767)×2-1);/ /初始化第二隐层到第三隐层权值,随机模拟0和1 - 1
}
为(int I3 = 0;i3 关于;i3 + +)
{
为(intβ= 0;J3 HN;J3 + +)
V [I3] [β] =(双)((ran
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