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1、关于BP网络分类问题编程——兼谈编程的问题李金屏模式识别与智能系统研究所2006年11月关于上机每个人都要事先准备好，即课下一定要认真努力学习相关理论；不能上机时间临时准备，在不理解基本理论的情况下，根本不可能编好程序。上机是要点名的，不能玩游戏和乱上网干些与编程无关的事情。否则平时成绩记为负15分。首先完成编程的同学，请在下一周末之前（11月18日）和我联系。我要一一考察，内容：基本思想、每条指令、运行结果、机动要求的随时实现等。通过者平时成绩为正15分。每个人都要撰写上机报告。212(C)IPRI
2、S济南大学模式识别与智能系统研究所谈谈编程首先要掌握语言本身，包括语法和各种语句用法。一般情况下，任何一种语言均可。目前，人们经常使用C类语言。要对所涉及的问题有深刻透彻的理解。一点点地模糊和不清楚，都会导致编程不成功。要对计算方法中的一些常用算法有很好掌握。要利用结构化、模块化编程思想，这样便于调试、维护和修改。213(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题编程问题描述设计一个BP神经网络，通过训练能够将直角坐标系内的点进行分类，即：凡是第一象限内的点输出1，其余象限内的点输
3、出0。问题分析该神经网络需要有两个输入节点、一个输出节点，一个隐含层应该足够，节点数设定为3个。214(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题编程问题分析为了使得程序更有推广性，假定输入层、隐含层和输出层节点个数分别为M、N和1个。算法设计1.首先获得训练样本集合{X1,X2,…,XK}；每个样本形式是Xt=(xt1,xt2,Tt)2.给神经网络的每个权值赋给随机数：0-1之间3.对于每一个样本，都按照如下步骤计算：215(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络
4、分类问题编程1)计算每个隐含层节点的输入Ykt(i=1,2,…,N)公式：其中k=1,2,3;j=1,2Wij是输入层到隐含层之间的权值。2)计算每个隐含层节点的输出。其中，k=1,2,3。即M=2,N=3.其中Okt也是输出层的输入。216(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题编程3)计算输出层节点的输入。其中N=3，即k=1,2,34)计算输出层节点的输出。217(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题编程5)计算该输出的误差：4.计算所有输入样本
5、的误差，然后求和：5.判别误差是否满足要求：1)E是否比较稳定了？2)E是否小于给定的阈值？是，则程序结束；否则进行下一步。218(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题编程其中g表示迭代的次数。关键在于求解偏导数。具体公式参见下页。7.返回步骤3。6.修改权值：219(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题编程备注：相关公式（具体推导过程参见下面四页）其中公式中其余各个符号的含义参见前面几页。Wkj(g+1)=Wkj(g)+Vk(g+1)=Vk(g)+
6、备注：上述公式以及下面几页的推导请同学们仔细地在核实一下，确保其正确性。2110(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP算法权值调节公式2111(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP算法权值调节公式2112(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP算法权值调节公式2113(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP算法权值调节公式2114(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题的 程序设计程序设计：一般包括这几部分头文件主程序各个子程
7、序头文件#include“stdio.h”…#defineABC6…voidInputData(void);…int(float,struct,etal);包括：权值及每个权值的修改量、训练样本数组、误差阈值、学习率等2115(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题的 程序设计主程序功能：main()1)初始化神经网络权值；InitializeWeights()2)读入训练样本；InputSamples()3)计算所有训练样本的输出误差；ComputeAllErr()4)判定输
8、出误差是否满足要求：是则中止并输出训练结果，Output()否则继续；5)调节网络权值，返回3)；AdjustWeights()BeginInitializeWeights()InputSamples()ComputeAllErr()AdjustWeights()EOK?Output()2116(C)IPRIS济南大学模式识别与智能系统研究所BP网络分类问题的 程序设计初始化网络权值：InitializeWeights()权值要定义成全局变量；权值要通过
