%本代码为bp神经网络的matlab代码,对大量数值大的数据较准确,对少量数值小的数据不准确 clcclear allclose all%bp 神经网络的预测代码%载入输出和输出数据load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\p.txt;load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资 神经网...
BP神经网络分类算法C语言 bp神经网络c语言实现 LCCBPNET net; // 结构体,神经网络的一些参数 net.nIn = 2; net.nHidden = 3; net.nOut = 1; net.loopTimes = 2000; net.eta = 0.6; net.mc = 0.8; net.tolerance = 0.01; CLccBPNetWork lccBP(net); // 关键就是这两句了,这一句将 net 结构...
}//bp算法voidbp(floata,floatb,floatreal_num,float*w_a,float*w_b,float*v,float*bias_c,float*bias_d){//前向计算//隐藏层floatoutput =compute_hidden(a,b,w_a,w_b,bias_c);//输出层floatoutput_final =compute_output(output,v,bias_d);//反向计算floaterror_output =0.0;//输出层error_o...
3.BP神经网络算法用C语言的实现 3.1.初始的准备工作,建立三个层的数据结构体:分别表示样本信息、输入层的信息、隐藏层的信息以及输出层的信息,终于归于到一个BP核心算法的结构体bp_alg_core_params; typedef struct { unsigned int img_sample_num; //待训练的图像字符、数字样本个数 unsigned int img_width; ...
BP神经网络算法的C语言实现代码 以下是一个BP神经网络的C语言实现代码,代码的详细说明可以帮助理解代码逻辑: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define INPUT_SIZE 2 #define HIDDEN_SIZE 2 #define OUTPUT_SIZE 1...
BP神经网络算法的C语言实现代码//BP神经网络算法,c语言版本 //VS2010下,无语法错误,可直接运行 //添加了简单注释 //欢迎学习交流 #include <stdlib.LayerNum> #include <math.LayerNum> #include <stdio.LayerNum> #include #define N_Out 2 //输出向量维数 #define N_In 3//输入向量维数 #define N_...
神经网络BP算法C语言实现 FILE*fp1,*fp2,*fp3,*fp4; voidinit(void); voidstartleaning(void); voidtestsample(void); voidreadw(void); voidreadt(void); voidwritew(void); floatsigmoid(floata); doubleranu(void); voidinit(void) { intmin,max; ...
BP神经网络算法(C/C++实现) 前几日美赛建模前准备的BP神经网络模板,纯C++手写。 之后会找时间写一个使用方法,并配上测试样例,尽量加上过程图。 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 150 #define p2(x) ((x)*(x)) const double len_v=0.5;///学习速率 int n,m,p...
//BP神经网络算法,c语言版本 //VS2010下,无语法错误,可直接运行 //添加了简单注释 //欢迎学习交流 #include stdlib.LayerNum #include math.LayerNum #include stdio.LayerNum #include time.LayerNum #define N_Out 2 //输出向量维数 #define N_In 3 //输入向量维数 #define N_Sample 6 //样本数量 /...
defaultOutpoint[i]=1/(a+b*exp(-1*c*defaultInpoint[i]));//求O[i] } for(j=0;j<outpoints;j++)//求Y[i] { Outpoint_y[j]=0; for(i=0;i<defaultpoints;i++) Outpoint_y[j]+=v[j][i]*defaultOutpoint[i]; Outpoint_dp[j]=OutpointData[t][j]-Outpoint_y[j]; ...