-

用VC开发的基于BP神经网络的数字识别系统

网络训练最终结果－隐层和输出层的权值与偏置：
*************************隐层的：*****************************
W1( 0, 0): -0.4800
W1( 0, 1): -0.8901
W1( 0, 2): 0.5917
W1( 0, 3): 0.7798
W1( 0, 4): 0.3537
W1( 0, 5): -0.1440
W1( 0, 6): 0.0758
W1( 0, 7): -0.8976
W1( 0, 8): -0.0465
W1( 0, 9): 0.0621
W1( 0,10): 0.0450
W1( 0,11): -0.9021
W1( 0,12): -0.1494
W1( 0,13): 0.0191
W1( 0,14): -0.1957
W1( 0,15): 0.0532
W1( 0,16): 0.9354
W1( 0,17): -0.1032
W1( 0,18): -0.0710
W1( 0,19): 0.3964
W1( 0,20): -0.8054
W1( 0,21): -0.5668
W1( 0,22): -0.2687
W1( 0,23): 0.1189
W1( 0,24): -0.9635
W1( 0,25): -0.1106
W1( 0,26): 0.4669
W1( 0,27): -1.2410
W1( 0,28): -0.1521
W1( 0,29): -1.9765
W1( 0,30): -0.2223
W1( 0,31): 0.2200
W1( 0,32): 0.6885
W1( 0,33): 0.3887
W1( 0,34): -0.8697
W1( 0,35): -1.2455
W1( 0,36): -0.6737
W1( 0,37): -0.5468
W1( 0,38): -0.4805
W1( 0,39): 0.0404
W1( 0,40): -0.3474
W1( 0,41): -0.7027
W1( 0,42): -0.2641
W1( 0,43): 0.2023
W1( 0,44): -0.8391
W1( 0,45): -0.6797
W1( 0,46): 0.3841
W1( 0,47): -0.8792
W1( 0,48): 0.3608
W1( 0,49): -0.2127
W1( 0,50): 0.1701
W1( 0,51): 0.8084
W1( 0,52): -0.3787
W1( 0,53): 0.4238
W1( 0,54): -0.9053
W1( 0,55): 0.1416
W1( 0,56): 0.1411
W1( 0,57): -1.1970
W1( 0,58): -0.0350
W1( 0,59): 1.1619
W1( 0,60): 1.0684
W1( 0,61): 0.7300
W1( 0,62): 0.3661
W1( 0,63): 0.8970
W1( 1, 0): -0.1088
W1( 1, 1): -1.2812
W1( 1, 2): 0.5415
W1( 1, 3): -0.7912
W1( 1, 4): 0.5548
W1( 1, 5): -0.0120
W1( 1, 6): 0.4586
W1( 1, 7): -0.4448
W1( 1, 8): 0.0014
W1( 1, 9): -0.0306
W1( 1,10): -0.4655
W1( 1,11): 0.5774
W1( 1,12): -0.4327
W1( 1,13): -0.2762
W1( 1,14): -0.0622
W1( 1,15): 0.4758
W1( 1,16): -0.5465
W1( 1,17): -1.4226
W1( 1,18): 1.5370
W1( 1,19): -0.8955
W1( 1,20): -1.1791
W1( 1,21): -1.3781
W1( 1,22): -0.2261
W1( 1,23): 0.3617
W1( 1,24): -0.7597
W1( 1,25): -0.2424
W1( 1,26): -0.1623
W1( 1,27): -1.3649
W1( 1,28): -0.2817
W1( 1,29): 0.5371
W1( 1,30): 0.6005
W1( 1,31): 0.2662
W1( 1,32): 0.0431
W1( 1,33): 0.3501
W1( 1,34): -0.5660
W1( 1,35): 0.6243
W1( 1,36): -0.4087
W1( 1,37): 0.8607
W1( 1,38): -0.7310
W1( 1,39): -0.3891
W1( 1,40): 0.4709
W1( 1,41): 0.3434
W1( 1,42): -1.6198
W1( 1,43): 0.0662
W1( 1,44): -1.1350
W1( 1,45): -0.1076
W1( 1,46): -0.9552
W1( 1,47): 0.6321
W1( 1,48): -0.6100
W1( 1,49): -0.6764
W1( 1,50): -0.2600
W1( 1,51): -0.7873
W1( 1,52): 0.6669
W1( 1,53): 0.7322
W1( 1,54): -0.9486
W1( 1,55): -0.9636
W1( 1,56): -0.1614
W1( 1,57): -0.9103
W1( 1,58): 1.1358
W1( 1,59): -0.5587
W1( 1,60): -0.5569
W1( 1,61): 0.4134
W1( 1,62): -1.0335
W1( 1,63): -0.0167
W1( 2, 0): 0.1339
W1( 2, 1): 0.0627
W1( 2, 2): -0.3062
W1( 2, 3): -1.5065
W1( 2, 4): 0.2650
W1( 2, 5): -1.5415
W1( 2, 6): -0.6292
W1( 2, 7): -0.6180
W1( 2, 8): 0.0766
W1( 2, 9): -0.7845
W1( 2,10): 0.4421
W1( 2,11): -1.0916
W1( 2,12): -0.4549
W1( 2,13): 0.5420
W1( 2,14): -0.6721
W1( 2,15): -0.2201
W1( 2,16): -0.3412
W1( 2,17): 0.4664
W1( 2,18): 0.5306
W1( 2,19): 0.4910
W1( 2,20): -0.2717
W1( 2,21): 0.3642
W1( 2,22): -0.7467
W1( 2,23): 0.2567
W1( 2,24): -0.2473
W1( 2,25): -0.5306
W1( 2,26): -1.3149
W1( 2,27): 0.0343
W1( 2,28): -0.6546
W1( 2,29): -0.3097
W1( 2,30): 0.9934
W1( 2,31): -0.0512
W1( 2,32): -0.0939
W1( 2,33): 0.0641
W1( 2,34): 0.3484
W1( 2,35): -0.3004
W1( 2,36): -0.6359
W1( 2,37): 0.1171
W1( 2,38): -0.8248
W1( 2,39): 0.3680
W1( 2,40): -0.7363
W1( 2,41): 0.8088
W1( 2,42): -0.2898
W1( 2,43): -0.1704
W1( 2,44): 0.8791
W1( 2,45): -0.1252
W1( 2,46): -0.5983
W1( 2,47): 0.5178
W1( 2,48): 0.0613
W1( 2,49): -0.3631
W1( 2,50): 0.1248
W1( 2,51): -0.4919
W1( 2,52): -0.6451
W1( 2,53): 0.3789
W1( 2,54): -0.3030
W1( 2,55): -0.1625
W1( 2,56): -0.8879
W1( 2,57): 0.8431
W1( 2,58): -0.8212
W1( 2,59): -1.1899
W1( 2,60): 0.0394
W1( 2,61): -1.4940
W1( 2,62): -0.7983
W1( 2,63): 0.6289
W1( 3, 0): -0.3721
W1( 3, 1): -0.0904
W1( 3, 2): 0.1887
W1( 3, 3): 0.8692
W1( 3, 4): -0.7250
W1( 3, 5): -0.4325
W1( 3, 6): -0.1294
W1( 3, 7): -0.9288
W1( 3, 8): 0.7389
W1( 3, 9): -1.3063
W1( 3,10): -0.6006
W1( 3,11): -0.6124
W1( 3,12): 0.1358
W1( 3,13): -0.1581
W1( 3,14): 0.6578
W1( 3,15): -0.0209
W1( 3,16): 0.7112
W1( 3,17): 0.5822
W1( 3,18): -0.0238
W1( 3,19): 0.9772
W1( 3,20): -1.1064
W1( 3,21): 0.1530
W1( 3,22): 0.4775
W1( 3,23): 0.5425
W1( 3,24): 0.3588
W1( 3,25): 0.1683
W1( 3,26): -0.5680
W1( 3,27): 1.1791
W1( 3,28): 1.0073
W1( 3,29): 0.0463
W1( 3,30): -1.1108
W1( 3,31): -0.8446
W1( 3,32): 0.6875
W1( 3,33): -0.6953
W1( 3,34): -1.4587
W1( 3,35): 0.6247
W1( 3,36): -1.1560
W1( 3,37): 0.5868
W1( 3,38): -1.2043
W1( 3,39): 0.7697
W1( 3,40): -0.5331
W1( 3,41): 0.5920
W1( 3,42): -0.9773
W1( 3,43): 0.1749
W1( 3,44): 0.0548
W1( 3,45): -0.2393
W1( 3,46): 0.6377
W1( 3,47): 0.8914
W1( 3,48): 0.0348
W1( 3,49): -0.2533
W1( 3,50): -0.7578
W1( 3,51): 0.6164
W1( 3,52): -0.8378
W1( 3,53): 0.9780
W1( 3,54): -0.1606
W1( 3,55): -0.3237
W1( 3,56): 0.2470
W1( 3,57): 0.7020
W1( 3,58): 0.1011
W1( 3,59): -0.3288
W1( 3,60): -0.6845
W1( 3,61): -0.2486
W1( 3,62): -0.4957
W1( 3,63): -0.8033
W1( 4, 0): 0.5558
W1( 4, 1): -1.3488
W1( 4, 2): -0.4486
W1( 4, 3): -1.2596
W1( 4, 4): -0.4921
W1( 4, 5): 0.3267
W1( 4, 6): 0.2746
W1( 4, 7): 0.1110
W1( 4, 8): -0.4638
W1( 4, 9): -1.0793
W1( 4,10): 0.3395
W1( 4,11): 0.1549
W1( 4,12): 0.4975
W1( 4,13): 1.2644
W1( 4,14): -0.1314
W1( 4,15): -0.2175
W1( 4,16): 0.7709
W1( 4,17): -0.4338
W1( 4,18): -0.7128
W1( 4,19): -0.1720
W1( 4,20): 0.1000
W1( 4,21): 1.7544
W1( 4,22): -0.9871
W1( 4,23): 0.9571
W1( 4,24): -0.1563
W1( 4,25): -1.3793
W1( 4,26): -0.1663
W1( 4,27): -0.2880
W1( 4,28): 0.3642
W1( 4,29): 0.0309
W1( 4,30): -0.5201
W1( 4,31): 0.7625
W1( 4,32): -0.2026
W1( 4,33): 0.6516
W1( 4,34): 1.0211
W1( 4,35): 0.1798
W1( 4,36): 0.3295
W1( 4,37): 1.2060
W1( 4,38): -1.0526
W1( 4,39): 0.0762
W1( 4,40): -0.7889
W1( 4,41): 0.3981
W1( 4,42): -0.2386
W1( 4,43): -0.4131
W1( 4,44): 0.0504
W1( 4,45): -0.5781
W1( 4,46): -0.8059
W1( 4,47): 0.8659
W1( 4,48): -0.0294
W1( 4,49): -0.3274
W1( 4,50): 1.3505
W1( 4,51): 0.3021
W1( 4,52): 0.3718
W1( 4,53): -0.2841
W1( 4,54): -0.4551
W1( 4,55): 0.5789
W1( 4,56): 0.5283
W1( 4,57): -0.8772
W1( 4,58): -0.5719
W1( 4,59): -0.3963
W1( 4,60): 0.8684
W1( 4,61): 0.5116
W1( 4,62): -0.4340
W1( 4,63): -0.9498
W1( 5, 0): 0.0223
W1( 5, 1): -0.9649
W1( 5, 2): -0.2586
W1( 5, 3): -0.3708
W1( 5, 4): 0.5796
W1( 5, 5): 0.3607
W1( 5, 6): -0.6704
W1( 5, 7): 0.9897
W1( 5, 8): -0.6046
W1( 5, 9): 0.7691
W1( 5,10): -0.6071
W1( 5,11): 0.1124
W1( 5,12): -0.8734
W1( 5,13): -0.9414
W1( 5,14): -0.6674
W1( 5,15): -0.6811
W1( 5,16): 0.9980
W1( 5,17): 0.4163
W1( 5,18): 0.0258
W1( 5,19): 1.0710
W1( 5,20): 0.4689
W1( 5,21): -0.4574
W1( 5,22): 0.8568
W1( 5,23): 0.2389
W1( 5,24): -0.0074
W1( 5,25): -0.0506
W1( 5,26): -1.0169
W1( 5,27): -0.2429
W1( 5,28): 0.1349
W1( 5,29): -0.7896
W1( 5,30): 0.3872
W1( 5,31): 1.0247
W1( 5,32): -0.3540
W1( 5,33): 0.0233
W1( 5,34): 0.2286
W1( 5,35): 0.3114
W1( 5,36): -0.1387
W1( 5,37): 0.6396
W1( 5,38): 0.8772
W1( 5,39): 0.4709
W1( 5,40): 0.0472
W1( 5,41): 0.2705
W1( 5,42): -0.8588
W1( 5,43): 0.7071
W1( 5,44): -0.1377
W1( 5,45): -1.2028
W1( 5,46): -0.0567
W1( 5,47): 0.5549
W1( 5,48): -0.4710
W1( 5,49): 0.4342
W1( 5,50): 0.1406
W1( 5,51): 1.0928
W1( 5,52): 0.6053
W1( 5,53): -0.4925
W1( 5,54): -0.6892
W1( 5,55): 0.6417
W1( 5,56): 0.2411
W1( 5,57): 0.5794
W1( 5,58): -0.6879
W1( 5,59): -0.7142
W1( 5,60): -0.0290
W1( 5,61): -1.0927
W1( 5,62): -0.4912
W1( 5,63): 0.5527
W1( 6, 0): -0.0217
W1( 6, 1): -0.7793
W1( 6, 2): -0.5389
W1( 6, 3): 0.2384
W1( 6, 4): 0.1210
W1( 6, 5): 0.2458
W1( 6, 6): -0.3657
W1( 6, 7): -0.8046
W1( 6, 8): -0.5794
W1( 6, 9): 0.5229
W1( 6,10): -0.5306
W1( 6,11): -0.0742
W1( 6,12): -0.8831
W1( 6,13): 0.2602
W1( 6,14): -0.7266
W1( 6,15): 1.0455
W1( 6,16): -0.4474
W1( 6,17): -0.4585
W1( 6,18): 0.7599
W1( 6,19): 0.4964
W1( 6,20): -0.2812
W1( 6,21): -1.3222
W1( 6,22): -0.1426
W1( 6,23): 0.1262
W1( 6,24): -0.4093
W1( 6,25): 0.6887
W1( 6,26): 0.4230
W1( 6,27): -0.6128
W1( 6,28): -0.1799
W1( 6,29): 0.6768
W1( 6,30): -0.9155
W1( 6,31): 0.3742
W1( 6,32): -0.3565
W1( 6,33): -0.0648
W1( 6,34): -1.0239
W1( 6,35): -0.8981
W1( 6,36): 0.4498
W1( 6,37): -0.6550
W1( 6,38): -0.3166
W1( 6,39): 0.9826
W1( 6,40): -0.1459
W1( 6,41): 0.8497
W1( 6,42): 0.3453
W1( 6,43): -0.6593
W1( 6,44): -0.9160
W1( 6,45): -0.7851
W1( 6,46): -0.3915
W1( 6,47): -0.9286
W1( 6,48): -0.6300
W1( 6,49): 0.0508
W1( 6,50): -0.3251
W1( 6,51): -0.7213
W1( 6,52): 0.0812
W1( 6,53): -0.9398
W1( 6,54): -0.5146
W1( 6,55): -0.4378
W1( 6,56): 0.6708
W1( 6,57): -0.6401
W1( 6,58): 0.1398
W1( 6,59): 0.6101
W1( 6,60): -0.0566
W1( 6,61): -0.1500
W1( 6,62): -0.6938
W1( 6,63): -0.9327
W1( 7, 0): 0.5729
W1( 7, 1): 0.2710
W1( 7, 2): -0.6605
W1( 7, 3): -0.0393
W1( 7, 4): 0.6714
W1( 7, 5): -0.0200
W1( 7, 6): 0.6481
W1( 7, 7): -0.7834
W1( 7, 8): -0.2634
W1( 7, 9): -0.6295
W1( 7,10): -0.5805
W1( 7,11): 0.3248
W1( 7,12): -0.1556
W1( 7,13): -0.0853
W1( 7,14): 0.7753
W1( 7,15): 0.3169
W1( 7,16): -0.4049
W1( 7,17): 0.2552
W1( 7,18): -0.0559
W1( 7,19): -0.0410
W1( 7,20): -0.1490
W1( 7,21): 0.3312
W1( 7,22): 0.7245
W1( 7,23): -0.6427
W1( 7,24): 0.4232
W1( 7,25): 0.2764
W1( 7,26): -0.7620
W1( 7,27): -1.3875
W1( 7,28): -0.9236
W1( 7,29): -0.2484
W1( 7,30): -0.0934
W1( 7,31): 0.2642
W1( 7,32): 0.2001
W1( 7,33): 1.1855
W1( 7,34): -0.8207
W1( 7,35): -0.0294
W1( 7,36): 0.6607
W1( 7,37): -0.1528
W1( 7,38): -0.6742
W1( 7,39): 0.8385
W1( 7,40): -0.5915
W1( 7,41): 1.0586
W1( 7,42): 0.9429
W1( 7,43): -0.6431
W1( 7,44): -0.4081
W1( 7,45): -0.6466
W1( 7,46): -0.2256
W1( 7,47): 0.5291
W1( 7,48): -0.8461
W1( 7,49): -0.4580
W1( 7,50): -0.8810
W1( 7,51): -0.7852
W1( 7,52): 1.3008
W1( 7,53): -0.8511
W1( 7,54): -0.7216
W1( 7,55): -0.0434
W1( 7,56): 0.1023
W1( 7,57): -0.6260
W1( 7,58): -0.7199
W1( 7,59): 0.0741
W1( 7,60): 0.9301
W1( 7,61): -0.8510
W1( 7,62): -0.2073
W1( 7,63): 0.9576
W1( 8, 0): 0.9617
W1( 8, 1): 0.8475
W1( 8, 2): -0.2801
W1( 8, 3): -1.4080
W1( 8, 4): -0.2185
W1( 8, 5): 0.1739
W1( 8, 6): -0.9751
W1( 8, 7): 0.5417
W1( 8, 8): -0.7661
W1( 8, 9): 0.0984
W1( 8,10): -0.8276
W1( 8,11): -0.3915
W1( 8,12): 0.8633
W1( 8,13): -1.1275
W1( 8,14): 0.1173
W1( 8,15): 0.1863
W1( 8,16): -0.7146
W1( 8,17): -0.5313
W1( 8,18): 0.4293
W1( 8,19): -1.1170
W1( 8,20): 1.0446
W1( 8,21): -0.5223
W1( 8,22): -0.6383
W1( 8,23): -0.3296
W1( 8,24): -0.7250
W1( 8,25): -0.2507
W1( 8,26): -0.5386
W1( 8,27): -0.5201
W1( 8,28): 0.2054
W1( 8,29): -0.5244
W1( 8,30): 0.3823
W1( 8,31): 0.9132
W1( 8,32): 0.7260
W1( 8,33): 0.7498
W1( 8,34): 0.7954
W1( 8,35): -0.7279
W1( 8,36): 0.6035
W1( 8,37): 0.1955
W1( 8,38): 0.9583
W1( 8,39): 0.2722
W1( 8,40): -0.8147
W1( 8,41): -0.0019
W1( 8,42): -0.2779
W1( 8,43): 0.6048
W1( 8,44): -0.5601
W1( 8,45): 0.5935
W1( 8,46): -0.7802
W1( 8,47): 0.0408
W1( 8,48): -0.4593
W1( 8,49): 0.9275
W1( 8,50): -0.3200
W1( 8,51): 0.8254
W1( 8,52): 0.9428
W1( 8,53): 0.0730
W1( 8,54): -0.9064
W1( 8,55): -0.7351
W1( 8,56): -0.1791
W1( 8,57): 0.9521
W1( 8,58): -0.4994
W1( 8,59): -0.3061
W1( 8,60): -0.7984
W1( 8,61): -0.1861
W1( 8,62): -1.0027
W1( 8,63): -0.4135
B1(0): -0.8840
B1(1): -0.8350
B1(2): -0.2431
B1(3): 0.2546
B1(4): -0.0900
B1(5): -0.0649
B1(6): -0.1814
B1(7): -1.3072
B1(8): -0.0743


*************************输出层的：*****************************
W2( 0, 0): -1.2734
W2( 0, 1): -0.3260
W2( 0, 2): 0.5580
W2( 0, 3): -0.1894
W2( 0, 4): -0.8114
W2( 0, 5): -0.5028
W2( 0, 6): -0.7901
W2( 0, 7): -1.1792
W2( 0, 8): 0.2525
W2( 1, 0): -0.0925
W2( 1, 1): 1.2443
W2( 1, 2): -0.3132
W2( 1, 3): -0.1665
W2( 1, 4): -0.2517
W2( 1, 5): -0.0845
W2( 1, 6): 0.2295
W2( 1, 7): 0.2544
W2( 1, 8): 0.9179
W2( 2, 0): 0.0230
W2( 2, 1): 0.1275
W2( 2, 2): -0.4127
W2( 2, 3): 0.0196
W2( 2, 4): 1.2206
W2( 2, 5): 0.0045
W2( 2, 6): -0.4691
W2( 2, 7): 0.1985
W2( 2, 8): -0.1752
W2( 3, 0): -0.1071
W2( 3, 1): 0.1405
W2( 3, 2): -0.4501
W2( 3, 3): 1.1458
W2( 3, 4): -0.0066
W2( 3, 5): -0.1602
W2( 3, 6): -0.4082
W2( 3, 7): 0.2511
W2( 3, 8): -0.1739
B2(0): 1.2007
B2(1): -0.0425
B2(2): 0.0549
B2(3): -0.0344

欲求此程序源代码，请与作者联系：[e-mail]