package?bpnn;

import?java.io.IOException;
import?java.io.Serializable;
import?java.util.ArrayList;
import?java.util.Random;

class?BPNN?implements?Serializable?{
	/**
	?*?
	?*/
	private?static?final?long?serialVersionUID?=?-7717308986971656838L;
	//?private?static?int?layer?=?3;?//?三層神經網絡
	private?static?int?NodeNum?=?10;?//?每層的最多節點數
	private?static?final?int?ADJUST?=?5;?//?隱層節點數調節常數
	private?static?final?int?MaxTrain?=?200000;?//?最大訓練次數
	private?static?final?double?ACCU?=?0.015;?//?每次迭代允許的誤差?iris:0.015
	private?double?ETA_W?=?0.5;?//?權值學習效率0.5
	private?double?ETA_T?=?0.5;?//?閾值學習效率
	private?double?accu;

	//?附加動量項
	//?private?static?final?double?ETA_A?=?0.3;?//?動量常數0.1
	//?private?double[][]?in_hd_last;?//?上一次的權值調整量
	//?private?double[][]?hd_out_last;

	private?int?in_num;?//?輸入層節點數
	private?int?hd_num;?//?隱層節點數
	private?int?out_num;?//?輸入出節點數

	private?ArrayList>?alllist?=?new?ArrayList<>（）;?//?輸入輸出數據
	private?ArrayList?outlist?=?new?ArrayList（）;?//?存放分類的字符串

	private?double[][]?in_hd_weight;?//?BP網絡in-hidden突觸權值
	private?double[][]?hd_out_weight;?//?BP網絡hidden_out突觸權值
	private?double[]?in_hd_th;?//?BP網絡in-hidden閾值
	private?double[]?hd_out_th;?//?BP網絡hidden-out閾值

	private?double[][]?out;?//?每個神經元的值經S型函數轉化后的輸出值，輸入層就為原值
	private?double[][]?delta;?//?delta學習規則中的值

	//?獲得網絡三層中神經元最多的數量
	public?int?GetMaxNum（）?{
		return?Math.max（Math.max（in_num?hd_num）?out_num）;
	}

	//?設置權值學習率
	public?void?SetEtaW（）?{
		ETA_W?=?0.5;
	}

	//?設置閾值學習率
	public?void?SetEtaT（）?{
		ETA_T?=?0.5;
	}

	//?BPNN訓練
	public?void?Train（int?in_number?int?out_number?ArrayList>?arraylist?ArrayList?outlist）
			throws?IOException?{
		this.alllist?=?arraylist;
		this.outlist?=?outlist;
		this.in_num?=?in_number;
		this.out_num?=?out_number;

		GetNums（in_num?out_num）;?//?獲取輸入層、隱層、輸出層的節點數
		//?SetEtaW（）;?//?設置學習率
		//?SetEtaT（）;

		InitNetWork（）;?//?初始化網絡的權值和閾值

		int?datanum?=?alllist.size（）;?//?訓練數據的組數
		int?createsize?=?GetMaxNum（）;?//?比較創建存儲每一層輸出數據的數組
		out?=?new?double[3][createsize];

		for?（int?iter?=?0;?iter?			for?（int?cnd?=?0;?cnd?				//?第一層輸入節點賦值

				for?（int?i?=?0;?i?					out[0][i]?=?alllist.get（cnd）.get（i）;?//?為輸入層節點賦值，其輸入與輸出相同
				}
				Forward（）;?//?前向傳播
				Backward（cnd）;?//?誤差反向傳播

			}
			System.out.println（“This?is?the?“?+?（iter?+?1）?+?“?th?trainning?NetWork?!“）;
			accu?=?GetAccu（）;
			System.out.println（“All?Samples?Accuracy?is?“?+?accu）;
			if?（accu?				break;

		}

	}

	//?獲取輸入層、隱層、輸出層的節點數，in_number、out_number分別為輸入層節點數和輸出層節點數
	public?void?GetNums（int?in_number?int?out_number）?{
		in_num?=?in_number;
		out_num?=?out_number;
		hd_num?=?（int）?Math.sqrt（in_num?+?out_num）?+?ADJUST;
		if?（hd_num?>?NodeNum）
			hd_num?=?NodeNum;?//?隱層節點數不能大于最大節點數
	}

	//?初始化網絡的權值和閾值
	public?void?InitNetWork（）?{
		//?初始化上一次權值量范圍為-0.5-0.5之間
		//?in_hd_last?=?new?double[in_num][hd_num];
		//?hd_out_last?=?new?double[hd_num][out_num];

		in_hd_weight?=?new?