三层BP神经网络C语言代码

简介

本仓库提供了一个用C语言编写的三层BP神经网络代码，适用于分类问题的训练和测试。代码使用fisheriris数据集进行训练和测试，但也可以用于其他分类问题。该神经网络包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，各层的节点数均可自定义设置。

主要功能

• 数据归一化：
  • 属性数据采用Z-score算法进行归一化。
  • 标签数据采用Min-Max算法进行归一化。
• 激活函数：
  • 采用Sigmoid函数作为激活函数。
• 核心代码：
  • BPNN.c 和 BPNN.h 中包含了BP神经网络的核心代码：
    • bpnn_Train 函数用于训练网络。
    • bpnn_predict 函数用于预测测试数据。
    • bpnn_FileOutput 函数用于输出网络参数和模型至文件。
    • bpnn_LoadModel 函数用于加载网络模型。
• 测试代码：
  • main.c 中包含了两个测试函数：
    • 测试读取训练数据 train.data，训练网络，输出网络参数 bpnn_out.txt 和模型 bpnn.bin。
    • 读取测试数据 test.data，输出测试结果 test_out.txt。

使用说明

1. 编译与运行：
   • 使用C语言编译器编译 BPNN.c 和 main.c 文件。
   • 运行生成的可执行文件，按照提示输入训练数据和测试数据的路径。
2. 数据格式：
   • 训练数据和测试数据应按照指定格式存储在文件中，具体格式请参考 train.data 和 test.data 文件。
3. 输出结果：
   • 训练完成后，网络参数和模型将输出到 bpnn_out.txt 和 bpnn.bin 文件中。
   • 测试完成后，测试结果将输出到 test_out.txt 文件中。

相关公式推导

关于BP神经网络的公式推导，请参考我的博客文章。

注意事项

• 确保输入数据的格式正确，否则可能导致程序运行错误。
• 可以根据实际需求调整各层的节点数和训练参数。

贡献

欢迎提交问题和改进建议，共同完善本项目。

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