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<TABLE style="FILTER: glow(color=none,direction=135)"> <FONT
color=#000066><B>billlang </B>
<TBODY></TBODY></TABLE><FONT color=#000000> </FONT><BR><FONT
color=#000000> </FONT> <BR> <IMG height=50
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<BR><FONT color=#000000>魅力: <IMG height=8 alt=15214
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<BR><FONT color=#000000>经验: <IMG height=8 alt=9146
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<BR><FONT color=#000000>现金: 27337 IR 元</FONT> <BR><FONT
color=#000000>存款: 153781 IR 元</FONT> <BR><FONT color=#000000>贷款:
没贷款</FONT> <BR><FONT color=#000000>来自: 黑龙江哈尔滨 <IMG height=14 alt=中国
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align=absMiddle></FONT> <BR><FONT color=#000000>在线: 329 时 28 分 06
秒</FONT> <BR><FONT color=#000000>总发贴数: <B>845</B> 篇</FONT> <BR><FONT
color=#000000>注册日期: 2003/07/25</FONT><BR></FONT></TD>
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<HR width="100%" color=#000000 SIZE=1>
<TABLE style="TABLE-LAYOUT: fixed" cellSpacing=0 cellPadding=0
width="100%">
<TBODY>
<TR>
<TD vAlign=top width=32><IMG height=13
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width=13> </TD>
<TD
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<TABLE style="TABLE-LAYOUT: fixed" height=120 cellSpacing=0
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<TBODY>
<TR vAlign=top>
<TD
style="LEFT: 0px; WIDTH: 100%; WORD-WRAP: break-word; 130: "><FONT
color=#000000>发信站: 华南木棉BBS
<P>#include "iostream.h"<BR>#include
"iomanip.h"<BR>#define N 20 //学习样本个数<BR>#define IN 1
//输入层神经元数目<BR>#define HN 8 //隐层神经元数目<BR>#define ON 1
//输出层神经元数目<BR>double P[IN]; //单个样本输入数据<BR>double T[ON];
//单个样本教师数据<BR>double W[HN][IN]; //输入层至隐层权值<BR>double
V[ON][HN]; //隐层至输出层权值<BR>double X[HN]; //隐层的输入<BR>double
Y[ON]; //输出层的输入<BR>double H[HN]; //隐层的输出<BR>double
O[ON]; //输出层的输出<BR>double sita[HN]; //隐层的阈值<BR>double
gama[ON]; //输出层的阈值<BR>double err_m[N];
//第m个样本的总误差<BR>double alpha; //输出层至隐层的学习效率<BR>double
beta; //隐层至输入层学习效率<BR>//定义一个放学习样本的结构<BR>struct
{<BR>double input[IN];<BR>double
teach[ON];<BR>}Study_Data[N][IN];
<P>///////////////////////////<BR>//初始化权、阈值子程序/////<BR>///////////////////////////<BR>initial()<BR>{<BR>float
sgn;<BR>float rnd;<BR>int
i,j;<BR>//隐层权、阈值初始化//<BR> {<BR> //sgn=pow((-1),random(100));<BR> sgn=rand();<BR> rnd=sgn*(rand()%100);<BR> W[j][i]=
rnd/100;//隐层权值初始化。<BR> }<BR>//randomize();<BR> {<BR>//sgn=pow((-1),random(1000));<BR> sgn=rand();<BR> rnd=sgn*(rand()%1000);<BR> sita[j]=
rnd/1000;//中间层阈值初始化<BR> cout<<"sita"<<sita[j]<<endl;<BR> }<BR>//输出层权、阈值初始化//<BR>//randomize();<BR>for
(int k=0;k<ON;k++)<BR>for (int
j=0;j<HN;j++)<BR>{<BR>//sgn=pow((-1),random(1000));<BR>
sgn=rand();<BR> rnd=sgn*(rand()%1000);<BR>
V[k][j]=rnd/1000;//第m个样本输出层权值初始化<BR>}<BR>//randomize();<BR> {<BR> //sgn=pow((-1),random(10));<BR> sgn=rand();<BR> rnd=sgn*(rand()%10);<BR> gama[k]=rnd/10;//输出层阈值初始化<BR> cout<<"gama[k]"<<endl;<BR> }<BR> return
1;
<P>}//子程序initial()结束
<P><BR>////////////////////////////////<BR>////第m个学习样本输入子程序///<BR>///////////////////////////////<BR>input_P(int
m)<BR>{<BR>for (int
i=0;i<IN;i++)<BR>P[i]=Study_Data[m]->input[i];<BR>//获得第m个样本的数据<BR>//cout<<"第"<
//fprintf(fp,"第%d个样本的学习输入：<BR>//P[%d]=%f\n",m,P[i]);<BR>return
1;<BR>}//子程序input_P(m）结束
<P>/////////////////////////////<BR>////第m个样本教师信号子程序//<BR>/////////////////////////////<BR>input_T(int
m)<BR>{<BR>for (int
k=0;k<m;k++)<BR>T[k]=Study_Data[m]->teach[k];<BR>//cout<<"第"<
//fprintf(fp,"第%d个样本的教师信号：T[%d]=%f\n",m,T[k]);<BR>return
1;<BR>}//子程序input_T(m)结束
<P>/////////////////////////////////<BR>//隐层各单元输入、输出值子程序///<BR>/////////////////////////////////<BR>H_I_O(){<BR>double
sigma;<BR>int i,j;<BR>for
(j=0;j<HN;j++)<BR>sigma=0.0;<BR>for
(i=0;i<IN;i++)<BR>sigma+=W[j][i]*P[i];//求隐层内积<BR>}<BR>X[j]=sigma
-
sita[i];//求隐层净输入<BR>H[j]=1.0/(1.0+exp(-X[j]));//求隐层输出<BR>}<BR>return
1;<BR>}//子程序H_I_O()结束
<P>///////////////////////////////////<BR>//输出层各单元输入、输出值子程序///<BR>///////////////////////////////////<BR>O_I_O()<BR>{<BR>double
sigma;<BR>for (int k=0;k<ON;k++)<BR>sigma=0.0;<BR>for
(int
j=0;j<HN;j++)<BR>sigma+=V[k][j]*H[k];//求输出层内积<BR>}<BR>Y[k]=sigma-gama[k];
//求输出层净输入<BR>O[k]=1.0/(1.0+exp(-Y[k]));//求输出层输出<BR>}<BR>return
1;<BR>}//子程序O_I_O()结束
<P>////////////////////////////////////<BR>//输出层至隐层的一般化误差子程序////<BR>////////////////////////////////////<BR>double
d_err[ON];<BR>Err_O_H(int m)<BR>{<BR>double
abs_err[ON];//每个样本的绝对误差都是从0开始的<BR>double
sqr_err=0;//每个样本的平方误差计算都是从0开始的<BR>//for (int
output=0;output<ON;output++)
//output???<BR> for (int
k=0;k<ON;k++)<BR> abs_err[k]=T[k]-O[k];<BR>//求第m个样本下的第k个神经元的绝对误差<BR>sqr_err+=(abs_err[k])*(abs_err[k]);//求第m个样本下输出层的平方误差
<P>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<BR>}<BR>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<BR>return
1;<BR>}//子程序Err_O_H(m)结束
<P>////////////////////////////////////<BR>//隐层至输入层的一般化误差子程序////<BR>////////////////////////////////////<BR>double
e_err[HN];<BR>Err_H_I(){<BR>double sigma;<BR>//for (int
hidden=0;hidden<BR> for (int
j=0;j<HN;j++)<BR> sigma=0.0;<BR>
for (int k=0;k<ON;k++)<BR>
sigma=d_err[k]*V[k][j];<BR>}<BR>e_err[j]=sigma*H[j]*(1-H[j]);//隐层各神经元的一般化误差<BR>}<BR>return
1;<BR>}//子程序Err_H_I()结束
<P>////////////////////////////////////////////////////////<BR>//输出层至隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序//////<BR>////////////////////////////////////////////////////////<BR>Delta_O_H(int
m,FILE* fp)<BR>{<BR>for (int k=0;k<ON;k++)<BR>for
(int j=0;j<HN;j++)<BR> //cout<<"第"<
fprintf(fp,"第%d个样本时的输出层至隐层的权值为：%f\n",m,W[k][j<BR>]);<BR> V[k][j]+=alpha*d_err[k]*H[j];//输出层至隐层的权值调整<BR>}<BR>gama[k]+=alpha*d_err[k];//输出层至隐层的阈值调整<BR>}<BR>return
1;<BR>}//子程序Delta_O_H()结束
<P>/////////////////////////////////////////////////////<BR>//隐层至输入层的权值调整、隐层阈值调整计算子程序/////<BR>/////////////////////////////////////////////////////<BR>Delta_H_I(int
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