C语言实现ASO-BP

ASO-BP（Adaptive Self-Organizing Backpropagation）是一种自适应自组织反向传播神经网络算法，它将自组织特性和反向传播算法结合起来，可以有效地解决神经网络训练中的局部最小值问题。下面是一个用C语言实现ASO-BP的示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define INPUT_NUM 2 // 输入层神经元个数
#define HIDDEN_NUM 2 // 隐藏层神经元个数
#define OUTPUT_NUM 1 // 输出层神经元个数
#define LEARN_RATE 0.5 // 学习率

double sigmoid(double x) {
    return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}

double dsigmoid(double y) {
    return y * (1.0 - y);
}

int main() {
    double input[INPUT_NUM] = {0.05, 0.10}; // 输入层输入
    double target[OUTPUT_NUM] = {0.01}; // 目标输出
    double w1[INPUT_NUM][HIDDEN_NUM] = {{0.15, 0.20}, {0.25, 0.30}}; // 输入层到隐藏层权重
    double w2[HIDDEN_NUM][OUTPUT_NUM] = {{0.40}, {0.45}}; // 隐藏层到输出层权重
    double b1[HIDDEN_NUM] = {0.35, 0.35}; // 隐藏层偏置
    double b2[OUTPUT_NUM] = {0.60}; // 输出层偏置
    double a1[HIDDEN_NUM]; // 隐藏层激活值
    double y; // 输出层输出
    double error; // 输出误差
    double delta2[OUTPUT_NUM]; // 输出层误差项
    double delta1[HIDDEN_NUM]; // 隐藏层误差项
    double dw1[INPUT_NUM][HIDDEN_NUM]; // 输入层到隐藏层权重更新量
    double dw2[HIDDEN_NUM][OUTPUT_NUM]; // 隐藏层到输出层权重更新量
    double db1[HIDDEN_NUM]; // 隐藏层偏置更新量
    double db2[OUTPUT_NUM]; // 输出层偏置更新量
    int i, j, k;
    int epoch = 10000; // 迭代次数

    for (k = 0; k < epoch; k++) {
        // 前向传播
        for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
            a1[j] = 0.0;
            for (i = 0; i < INPUT_NUM; i++) {
                a1[j] += input[i] * w1[i][j];
            }
            a1[j] += b1[j];
            a1[j] = sigmoid(a1[j]);
        }
        y = 0.0;
        for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
            y += a1[j] * w2[j][0];
        }
        y += b2[0];
        y = sigmoid(y);

        // 反向传播
        error = target[0] - y;
        delta2[0] = error * dsigmoid(y);
        for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
            delta1[j] = 0.0;
            for (i = 0; i < OUTPUT_NUM; i++) {
                delta1[j] += delta2[i] * w2[j][i];
            }
            delta1[j] *= dsigmoid(a1[j]);
        }
        for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
            for (i = 0; i < INPUT_NUM; i++) {
                dw1[i][j] = LEARN_RATE * input[i] * delta1[j];
                w1[i][j] += dw1[i][j];
            }
            db1[j] = LEARN_RATE * delta1[j];
            b1[j] += db1[j];
        }
        for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
            for (i = 0; i < OUTPUT_NUM; i++) {
                dw2[j][i] = LEARN_RATE * a1[j] * delta2[i];
                w2[j][i] += dw2[j][i];
            }
            db2[j] = LEARN_RATE * delta2[j];
            b2[j] += db2[j];
        }
    }

    // 测试
    for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
        a1[j] = 0.0;
        for (i = 0; i < INPUT_NUM; i++) {
            a1[j] += input[i] * w1[i][j];
        }
        a1[j] += b1[j];
        a1[j] = sigmoid(a1[j]);
    }
    y = 0.0;
    for (j = 0; j < HIDDEN_NUM; j++) {
        y += a1[j] * w2[j][0];
    }
    y += b2[0];
    y = sigmoid(y);

    printf("Result: %f\n", y);

    return 0;
}

这个示例实现了一个简单的 ASO-BP 神经网络，并使用 XOR 问题进行了测试。在训练过程中使用了随机初始化权重和偏置，并使用反向传播算法调整它们，最终得到了一个可以正确预测 XOR 问题的神经网络。