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神经网络算法代码java 神经网络算法代码实现( 五 )

IT技术算法


p=NULL;
ddp=NULL;
if(p==NULL)
delete [] pnode;
for(int M=0;MSidenum;M++)
{
delete[] pnodey[M];
delete[] ddlj[M];
}
delete[] pnodey;
delete[] ddlj;
pnodey=NULL;
ddlj=NULL;
}
//完成所有权值的初始化
void getW(int sidenum,int inputnodenum,int outputnodenum1,int yangbenzu)
{
Sidenum=sidenum;
yangbenzushu= yangbenzu;//样本组数目
Inputnodenum=inputnodenum;
outputnodenum=outputnodenum1;
p=new double **[sidenum];//记录所有权值
ddp=new double **[sidenum];//权值增量
pnode=new int [sidenum+1];//包含输入层，输出层每一层的节点数.
for(int i=0;isidenum+1;i++)
{
int data=https://www.04ip.com/post/0;
cout"请输入第"i"层节点数"endl;
cindata;
pnode[i]=data;
}
for (int j=0;jsidenum;j++) // 初始化权值, 不包含输入层,但是包含输出层.第0层表示第一个隐层
{
p[j]=new double* [pnode[j+1]]; //首先P[j]层有多少个节点,就有多少个指针,每个指针指向一个权值数组.因为p[j]是二级指针,存放的是某指针的地址,某指针可以指向一维数组.
ddp[j]=new double*[pnode[j+1]];//同上
for (int k=0;kpnode[j+1];k++)
{
ddp[j][k]=new double[pnode[j]+1];//表示第j层的第k个节点指向的是一个数组,这个数组里存的是这个节点的权值.
p[j][k]=new double[pnode[j]+1];
for (int t=0;tpnode[j]+1;t++) //pnode[j]+1 表示第j层的输入点个数.
{
ddp[j][k][t]=0;//每一层的权值初始化为0表示的是第j层的第k个节点,第t个输入的输入权值.
if(t==0)p[j][k][t]=-fabs(randf());//每一层的阀值初始化 第0个元素.
else p[j][k][t]=randf();//每一层的权值初始化
}
}
}
//为记录每一层的节点的输出值和ddlj的指针开辟内存
pnodey=new double *[Sidenum]; //一共有Sidenum层.
ddlj=new double *[Sidenum];
for(int p=0;pSidenum;p++)
{
pnodey[p] = new double [pnode[p+1]+1];//每层一共有节点数+1个输出
ddlj[p]=new double [pnode[p+1]];// 这个是做什么的神经网络算法代码java？？
pnodey[p][0]=1;//每组每层的首值为1,这个值是为了与阈值相乘,这也是为什么会有上面+1个输出
}
}
/**********************/
//每个节点输出函数
double fas(double s)
{
double t;
t=1.0/(exp(-s)+1);
return t;
}
/************************************************/
//该函数用来记录样本值和理想输出值
void INPUT(int yangbenzushu1 )
{
pY=new double*[yangbenzushu1];//yangbenzushu1数量个理想输出
pX=new double*[yangbenzushu1];//yangbenzushu1数量个样本
for(int yu=0;yuyangbenzushu1;yu++)
{
pX[yu]=new double[Inputnodenum+1];//每个样本的维数是输入点个数+1
pY[yu]=new double[outputnodenum+1];//输出的维数也是输出点个数+1
}
//每组样本的首值赋为1，这样就可以使下标对应的比较好
for(int yu1=0;yu1yangbenzushu1;yu1++)
{
pX[yu1][0]=1;
pY[yu1][0]=1;
}
cout"请输入样本输入值"endl;
for(int yuy=0;yuyyangbenzushu1;yuy++)
for(int yy=1;yy=Inputnodenum;yy++)
{
if(yy==Inputnodenum) coutendl;
cout"X["yuy"]""["yy"]="' ';
cinpX[yuy][yy];
}
cout"请输入样本理想输出值"endl;
for(int yuy1=0;yuy1yangbenzushu1;yuy1++)
for(int yy1=1;yy1=outputnodenum;yy1++)
{ //if(yy==Inputnodenum) coutendl;
cout"Y["yuy1"]""["yy1"]="' ';
cinpY[yuy1][yy1];
}
}
/****************************************************************************/
//计算每个节点的输出值
double computeYl(int KK)//KK代表第几组组号
{
double sum1=0;

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