基于BP神经网络的c语言源代码

基于BP (Backpropagation) 神经网络的 C 语言源代码通常包含以下几个部分：

1. **数据结构**：定义神经元、层、权重矩阵等基本数据结构。

typedef struct {
    float input; // 输入值
    float output; // 输出值
    float weight; // 权重
} Neuron;

2. **激活函数**：常用的非线性函数如 Sigmoid 或者 Tanh。

float sigmoid(float x) { return 1 / (1 + exp(-x)); }

3. **神经网络模型**：包括输入层、隐藏层和输出层的结构。

typedef struct {
    int num_layers; // 层数
    int *layer_sizes; // 每层神经元数量
    Neuron **neurons; // 存储所有神经元
} NeuralNetwork;

4. **BP算法**：训练过程中的前向传播和反向传播。

void forward_propagation(NeuralNetwork *nn, const float *inputs);
void backpropagation(NeuralNetwork *nn, const float *inputs, const float *labels);

5. **训练函数**：主循环用于调整权重并更新网络。

void train(NeuralNetwork *nn, float learning_rate, int epochs, const float *inputs, const float *labels);

6. **测试函数**：评估已训练网络的性能。

float predict(NeuralNetwork *nn, const float *inputs);

注意，由于篇幅限制，这里给出的是简化版的核心代码片段，并未包含完整项目的所有细节，例如初始化网络、错误处理以及优化等方面。完整的源码会比较复杂，需要结合实际应用场景进行编写。如果你想获取具体的代码示例，可以参考开源库如Neuroph、DeepLearning4j的C版本，或者在线搜索 "C BP神经网络教程"。