/*
?*?作者：張珩???信研0802?2008000757
?*?內(nèi)容：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
?*/
package?neuro;

import?ui.*;
import?javax.swing.*;
import?java.awt.BorderLayout;

//BP算法類
public?class?NetAlgo?extends?JPanel?implements?Runnable
{
	//?第一個數(shù)記錄有幾層網(wǎng)絡(luò)，后面記錄每一層有多少個神經(jīng)元
	private?int[]?netlayers;

	//?二維數(shù)組存放神經(jīng)元，動態(tài)分配，每一維不一定等長
	private?Neuron[][]?neuroArray;

	//?用三維數(shù)組存放網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，每一維不一定等長Delta
	private?double[][][]?netWeight;

	//?用于存儲前一次的變化權(quán)重用作動量影子
	private?double[][][]?deltaWeight;

	//?原始數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)集
	private?double[][]?origLearnData;

	//?歸一化后的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集
	private?double[][]?learnData;

	//?原始泛化數(shù)據(jù)集
	private?double[][]?origGenerData;

	//?歸一化后的泛化數(shù)據(jù)集
	private?double[][]?generData;

	//?存放最大最小值，用于歸一化0行存最小值，1行存最大值
	private?double[][]?minMax;

	//?均方差數(shù)組，
	private?double[]?meanErrSum;

	//?相對誤差和數(shù)組
	private?double[]?relaErrSum;

	//?學(xué)習(xí)速率
	private?double?eta?=?0.8;

	//?動量項因子
	private?double?alpha?=?0.7;

	//?學(xué)習(xí)要達到的誤差精度
	private?double?precise?=?0.0005;

	//?最多允許學(xué)習(xí)次數(shù)
	private?int?maxCount?=?2000;

	//?存放輸出曲線的平均誤差率的曲線的類
	private?DrawLearn[]?learnCurv;

	//?存放回想實際輸出與期望輸出的關(guān)系的曲線
	private?DrawTest[]?reCallCurv;

	//?存放泛化實際輸出與期望輸出的關(guān)系的曲線
	private?DrawTest[]?generCurv;

	//?是否利用原有網(wǎng)絡(luò)
	private?boolean?isHaveNet;

	//?算法執(zhí)行類型1表示學(xué)習(xí)，2表示回想，3表示泛化
	private?int?execType?=?1;

	//?回想期望值，實際值，相對誤差\表第一維表示輸出個數(shù)
	private?double?mixReCall[][][];

	//?泛化期望值，實際值，相對誤差表
	private?double?mixGeneral[][][];

	//?顯示網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
	private?JLabel?jlPara;

	//?顯示數(shù)據(jù)
	private?JTextArea?showData;
	private?JScrollPane?showPanel;

	public?NetAlgo（）
	{
		setLayout（new?BorderLayout（））;

		jlPara?=?new?JLabel（）;
		jlPara.setText（“??你好！??你已進入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)！“）;
		add（jlPara?BorderLayout.SOUTH）;

		showData?=?new?JTextArea（）;
		showPanel?=?new?JScrollPane（showData）;
		showData.setAutoscrolls（true）;
		showData.setLineWrap（true）;
		add（showPanel?BorderLayout.CENTER）;
	}

	//?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)---層數(shù)和每層節(jié)點個數(shù)
	public?void?setlayers（int[]?layers）
	{
		netlayers?=?layers;
	}

	//?將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)寫入算法類
	public?void?setParameter（double[]?parameter）
	{
		//?學(xué)習(xí)速率
		eta?=?parameter[0];
		//?動量項因子
		alpha?=?parameter[1];
		//?學(xué)習(xí)要達到的誤差精度
		precise?=?parameter[2];
		//?最多允許學(xué)習(xí)次數(shù)
		maxCount?=?（int）?parameter[3];
	}

	//?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)---初始化網(wǎng)絡(luò)
	public?void?setNeuros（Neuron[][]?neurons）
	{
		neuroArray?=?neurons;
	}

	//?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值
	public?void?setWeight（double[][][]?weights）
	{
		netWeight?=?weights;
	}

	//?初始化deltaWeight
	public?void?initDeltaWeight（）
	{
		deltaWeight?=?new?double[neuroArray.length?-1][][];
		for?（int?i?=?0;?i?		{
			deltaWeight[i]?=?new?double[neuroArray[i].length][];
			for?（int?j?=?0;?j?			{
				deltaWeight[i][j]?=?new?double[neuroArray[i?+1].length];
				for?（int?k?=?0;?k?				{
					deltaWeight[i][j][k]?=?Math.random（）;
				}
			}
		}
	}

	//?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)權(quán)值
	public?void?setweights（）
	{
		//?初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值?neuroArray
		netWeight?=?new?double[neuroArray.length?-1][][];
		

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????232??2008-10-09?14:55??neuroNet\.classpath

?????文件????????384??2008-10-09?14:55??neuroNet\.project

?????文件???????6126??2008-11-13?14:37??neuroNet\src\ui\DrawLearn.java

?????文件???????4149??2008-11-05?00:40??neuroNet\src\ui\DrawTest.java

?????文件??????11783??2008-10-18?17:44??neuroNet\src\ui\Mainframe.java

?????文件???????6007??2008-11-11?11:56??neuroNet\src\ui\SetNet.java

?????文件??????16971??2008-11-14?10:40??neuroNet\src\neuro\NetAlgo.java

?????文件????????886??2008-11-14?10:20??neuroNet\src\neuro\Neuron.java

?????文件????????399??2008-11-05?23:57??neuroNet\src\neuro\Point.java

?????文件???????1071??2008-11-14?10:30??neuroNet\bin\ui\DrawLearn$UnChangeHeight.class

?????文件???????1274??2008-11-14?10:30??neuroNet\bin\ui\DrawLearn.class

?????文件????????728??2008-11-14?10:30??neuroNet\bin\ui\DrawPanel$1.class

?????文件???????4929??2008-11-14?10:30??neuroNet\bin\ui\DrawPanel.class

?????文件????????821??2008-11-05?00:40??neuroNet\bin\ui\DrawTest.class

?????文件????????630??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$1.class

?????文件????????983??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$10.class

?????文件????????736??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$2.class

?????文件????????679??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$3.class

?????文件???????1250??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$4.class

?????文件???????1252??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$5.class

?????文件????????883??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$6.class

?????文件????????882??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$7.class

?????文件????????977??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$8.class

?????文件????????977??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$9.class

?????文件???????2529??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$ImpoGenerData.class

?????文件???????2529??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$ImpoLearnData.class

?????文件???????3290??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$loadNet.class

?????文件???????2996??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe$saveNet.class

?????文件???????3971??2008-10-18?17:44??neuroNet\bin\ui\Mainframe.class

?????文件???????1056??2008-11-14?10:30??neuroNet\bin\ui\SetNet$1.class

............此處省略17個文件信息