bp神经网-部分程序

### BP神经网络基础及程序解析 #### BP神经网络概述 BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈网络，并采用误差反向传播算法进行训练。该算法通过计算网络输出与实际期望输出之间的误差，并将此误差反向传播，以此调整各层之间的权重和阈值，从而达到减小误差的目的。 #### 核心组件与流程 根据提供的代码片段，我们可以了解到BP神经网络主要由以下几个部分组成： 1. **输入层**：接收输入数据。 2. **隐藏层**：进行数据处理的核心层，通常包含多个节点。 3. **输出层**：给出最终预测结果。 4. **权重矩阵**：连接各层节点之间的权重值。 5. **阈值**：用于激活函数的偏置项。 6. **激活函数**：非线性转换函数，本例中采用了Sigmoid函数。 #### 程序流程解析 ##### 1. 初始化阶段 初始化是BP神经网络训练的第一步，涉及到权重、阈值的初始设置。在提供的代码中，`initial()` 函数实现了这一过程，具体步骤如下： - 随机生成权重 `W` 和 `V`。 - 随机生成阈值 `sita` 和 `gama`。 - 权重和阈值的范围被限定在 `[0, 1)` 内，这有助于确保网络的稳定性和收敛速度。 ##### 2. 输入样本和教师信号 在训练过程中，每一轮都需要向网络输入样本数据和教师信号。这部分功能由 `input_P()` 和 `input_T()` 实现： - `input_P(int m)`：输入第 `m` 个学习样本的数据到网络中。 - `input_T(int m)`：输入第 `m` 个样本的教师信号。 ##### 3. 前向传播 前向传播是指从输入层到输出层的计算过程，包括计算每个节点的净输入和输出。这部分由 `IN_OUT()` 函数实现： - 首先计算隐藏层的净输入 `X[i]` 和输出 `H[i]`。 - 接着计算输出层的净输入 `Y[ii]` 和输出 `O[ii]`。 - 使用Sigmoid函数作为激活函数。 ##### 4. 误差反向传播 误差反向传播是BP算法的核心，它包括计算误差、更新权重和阈值等步骤。这部分涉及到了几个关键函数： - `Err_O_H(int m)`：计算输出层的误差 `d_err[k]`，并记录总的平方误差 `err_m[m]`。 - `Err_H_I()`：根据输出层的误差，计算隐藏层的误差 `e_err[j]`。 - `Delta_O_H(int n, int study)` 和 `Delta_H_I(int n, int study)`：根据误差和学习率更新权重和阈值。 - 更新权重时使用了动量项（momentum），即`alpha * old_V[k][j]` 和 `alpha * old_W[j][i]`，以加速收敛过程。 #### 总结 本程序实现了BP神经网络的基本框架，包括初始化、前向传播、误差反向传播以及权重阈值更新等核心功能。通过对这些过程的深入理解，可以帮助我们更好地掌握BP神经网络的工作原理及其应用方法。需要注意的是，为了提高网络的性能和稳定性，还需要考虑更多的因素，例如学习率的选择、批量大小、正则化技术等。