bp神经网络识别交通标志python源码

BP神经网络是一种常用的机器学习算法，于模式识别和分类任务。它可以用于交通标志的识别任务。下面是一个简单的使用Python实现的BP神经网络识别交通标志的源码示例：

import numpy as np

# 定义BP神经网络类
class BPNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化权重和偏置
        self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.bias1 = np.random.randn(self.hidden_size)
        self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.bias2 = np.random.randn(self.output_size)
        
    # 定义激活函数（sigmoid函数）
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
    
    # 定义前向传播函数
    def forward(self, X):
        self.hidden_layer = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights1) + self.bias1)
        self.output_layer = self.sigmoid(np.dot(self.hidden_layer, self.weights2) + self.bias2)
        return self.output_layer
    
    # 定义反向传播函数
    def backward(self, X, y, learning_rate):
        # 计算输出层的误差
        output_error = y - self.output_layer
        output_delta = output_error * (self.output_layer * (1 - self.output_layer))
        
        # 计算隐藏层的误差
        hidden_error = np.dot(output_delta, self.weights2.T)
        hidden_delta = hidden_error * (self.hidden_layer * (1 - self.hidden_layer))
        
        # 更新权重和偏置
        self.weights2 += learning_rate * np.dot(self.hidden_layer.T, output_delta)
        self.bias2 += learning_rate * np.sum(output_delta, axis=0)
        self.weights1 += learning_rate * np.dot(X.T, hidden_delta)
        self.bias1 += learning_rate * np.sum(hidden_delta, axis=0)
        
    # 定义训练函数
    def train(self, X, y, epochs, learning_rate):
        for epoch in range(epochs):
            output = self.forward(X)
            self.backward(X, y, learning_rate)
            
    # 定义预测函数
    def predict(self, X):
        return np.round(self.forward(X))

# 创建BP神经网络对象
input_size = 784  # 输入层大小，根据交通标志的特征维度确定
hidden_size = 128  # 隐藏层大小，可以根据实际情况调整
output_size = 10  # 输出层大小，根据交通标志的类别数确定
bpnn = BPNeuralNetwork(input_size, hidden_size, output_size)

# 加载训练数据和标签
X_train = np.load('train_data.npy')
y_train = np.load('train_labels.npy')

# 训练BP神经网络
bpnn.train(X_train, y_train, epochs=1000, learning_rate=0.01)

# 加载测试数据和标签
X_test = np.load('test_data.npy')
y_test = np.load('test_labels.npy')

# 预测测试数据
predictions = bpnn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(predictions)

以上是一个简单的BP神经网络识别交通标志的Python源码示例。你可以根据实际情况调整输入层大小、隐藏层大小和输出层大小，并根据自己的数据集进行训练和测试。注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的网络结构和更多的训练数据来提高准确性。