bp神经网络的实现java代码

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1、实用标准文案public class DrpcClient {    public static void main(String[] args) throws Exception {        int InputHideCount = 32; /* Input Hide输入数量 */        int HideOutCount = 10; /* Hide Bolt输出数量，等于是Out Bolt的输入数量 */        int OutCount = 4; /* Out输出数量，等于Real的数量 */         Topolog

2、yBuilder builder = new TopologyBuilder();        DRPCSpout drpcSpout = new DRPCSpout("BPTrain");        builder.setSpout("drpcSpout", drpcSpout, 1);        builder.setBolt("hide", new HideBolt(), HideOutCount).allGrouping("drpcSpout");         // OutBolt的传参 必须等于 HideBolt的个数   

3、     builder.setBolt("out", new OutBolt(HideOutCount), OutCount).allGrouping("hide");         // TrainBPFinsh的传参 必须等于 OutBolt的个数        builder.setBolt("finsh", new TrainBPFinsh(OutCount), 1).allGrouping("out");         builder.setBolt("return", new ReturnResults(), 1).allGrou

4、ping("finsh");        Config conf = new Config();        conf.setNumWorkers(Integer.parseInt(args[1]));        StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());         String hideweight = getWeightStr(InputHideCount + 1, HideOutCount); // 隐藏层的权重        S

5、tring outweight = getWeightStr(HideOutCount + 1, OutCount);// 输出层的权重        DRPCClient client = new DRPCClient("mynode001", 3772);        int[] ranInt = new int[1000];        for (int i = 0; i < ranInt.length; i++) {            ranInt[i] = new java.util.Random().nextInt();    

6、    }        int Num = 0;        System.out.println("开始训练");        for (int i = 0; i < 2000; i++) {            double r = 0d;            for (int j = 0; j < ranInt.length; j++) {//                RandomNum MyRandom = new RandomNum(ranInt[j]);精彩文档实用标准文案                String i

7、nput = MyRandom.getInputDataStr();                String real = MyRandom.getRealDataStr();                 String[] result = client.execute(                        "BPTrain",                        String.valueOf(Num) + "::" + input + "::" + real + "::" + hideweight + "::"    

8、                            + outweight).split("::");