文件編號(hào)：C56

文件大?。?/strong>5.2M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：介紹了通過Python實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法，對不同半徑的圓進(jìn)行多分類（3分類），特征即為圓的半徑。 輸入層12節(jié)點(diǎn)，一個(gè)6節(jié)點(diǎn)的隱藏層，輸出層3個(gè)節(jié)點(diǎn)。

演示視頻：

點(diǎn)擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運(yùn)行結(jié)果：

準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 目的： 生成3類圓在第一象限內(nèi)的坐標(biāo)（圓心都是原點(diǎn)） 第1類：半徑范圍為110，分類標(biāo)識(shí)為‘0’ 第2類：半徑范圍為1020，分類標(biāo)識(shí)為‘1’ 第3類：半徑范圍為20~30，分類標(biāo)識(shí)為‘2’ 

data_generate.py

圓的坐標(biāo)

散點(diǎn)圖

圖中藍(lán)色的點(diǎn)是label為0的圓，綠色的點(diǎn)是label為1的圓，紅色的點(diǎn)是label為2的圓。

處理數(shù)據(jù) 目標(biāo)： 根據(jù)第3步獲得的坐標(biāo)，計(jì)算每個(gè)圓的半徑（勾股定理）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。 

data_process.py

圓的半徑

(1,0,0)表示類型為“0”的圓，(0,1,0)表示類型為“1”的圓，(0,0,1)表示類型為“2”的圓，這樣做的目的是為了下一步使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)處理起來方便。

構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上一步處理好的數(shù)據(jù)可以作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，命名為：circles_data_training.csv 重復(fù)第3步和第4步，可以生成另一批數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，命名為：circles_data_test.csv 當(dāng)然，也可以手動(dòng)劃分出訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)在輸入時(shí)，做了矩陣的轉(zhuǎn)置，將列轉(zhuǎn)置為行。 

data_analysis_bpnn.py

遠(yuǎn)程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

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文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻