nn.h

神经网络用于牌照识别

#include "math.h"
#include "stdlib.h"
#include "stdio.h"
#include "time.h"

int Samplenum;
int Dimension;
int epoch;

int InputNum;
int HideNum;
int OutputNum;

int MaxIteration;                                        // MaxIteration 为最大的迭代次数
int Iter;                                                // Iter 为实际的迭代次数

int right;
int right1;
int right2;
int right3;

float yita1,yita2;                                       // yita 为学习因子
float alpha;
float *Out_delta;
float *Hide_delta;
//float ratio;                                             // ratio 为学习步长调节因子
float MaxError;                                          // MaxError 为最大允许误差
float *Error;                                            // Error 表示样本全部输入一遍的误差
float Error_Average;
//float Error_Count;

float **Training_Data;
float **Test_Data;
float **Data;

int *Order;

float **w2;
float **w3;

float **w2Change;
float **w3Change;

float *Out_Input;                                        // Out_Input 表示输入层的总输出
float *Net_Hide;                                         // Net_Hide 表示隐层的总输入
float *Out_Hide;                                         // Out_Hide 表示隐层的总输出
float *Net_Output;                                       // Net_Output 表示输出层的总输入
float *Out_Output;                                       // Out_Output 表示输出层的总输出


double Hide_Activate_Function(double x);                   // Active_Function 为节点的激励函数
double Hide_Function_Diff(double x);                       // Function_Diff 为节点激励函数的微分
double Out_Activate_Function(double x);                    // Active_Function 为节点的激励函数
double Out_Function_Diff(double x);                        // Function_Diff 为节点激励函数的微分
double Mapping(double x);
double Converse_Mapping(double x);

void Initial();
void LoadData();
void Initial_Weight();
void Training();
void shuffle();
void Test();
void saveweight();
void End();