BP神经网络实现异或功能(C++).doc

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1、#include"iostream.h"#include"iomanip.h"#include"stdlib.h"#include"math.h"#include"stdio.h"#include"time.h"#include"fstream.h"#defineN4//学习样本个数#defineT_N4//检验样本的个数#defineIN2//输入层神经元数目#defineHN3//隐层神经元数目#defineON1//输出层神经元数目//一般化误差数组doubledelta_ON[N][ON];do

2、ubledelta_HN[N][HN];//doubledelta_IN[N][IN];//doubleP[IN];//单个样本输入数据doubleP[N][IN];//单个样本输入数据//doubleT[ON];//单个样本教师数据doubleT[N][ON];//单个样本教师数据doubleW[HN][IN];//输入层至隐层权值doubleV[ON][HN];//隐层至输出层权值doubleX[HN];//隐层的输入doubleY[ON];//输出层的输入//doubleH[HN];//隐层的输出

3、doubleH[N][HN];//隐层的输出doubleO[ON];//输出层的输出doubleYU_HN[HN];//隐层的阈值doubleYU_ON[ON];//输出层的阈值//doubleerr_m[N];//第m个样本的总误差doubleerr_m[N][ON];//第m个样本的总误差doublesum_err_m[N];doublea1;//输出层至隐层的学习效率doublea2;doubleb1;//隐层至输入层学习效率doubleb2;ofstreamout_test_result("te

4、st_result.txt",ios::out);//定义一个放学习样本的结构struct{doubleinput[IN];//输入在上面定义是一个doubleteach[ON];//输出在上面定义也是一个}Study_Data[N];//学习样本//定义一个放检测样本的结构struct{doubleinput[IN];//输入在上面定义是一个doubleteach[ON];//输出在上面定义也是一个}Test_Data[T_N];//检测样本/////////////////////////////初

5、始化权、阈值子程序////////////////////////////////initial(){//隐层权、阈值初始化//srand((unsigned)time(NULL));for(inti=0;i

6、;k

7、=Study_Data[m].input[i];//获得第m个样本的数据return1;}//子程序Train_input_P(m）结束Test_input_P(intm){for(inti=0;i

8、//Train_input_T(intm){for(intk=0;k