C语言实现BP神经网络及SOFM模型的编程指南

资源摘要信息:"bp_C.rar_BP_BP 神经网络_SOFM_神经网络 C语言" BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络，是最常用的神经网络之一。BP神经网络由输入层、隐含层（可以有多个）和输出层组成。神经网络的训练过程主要通过正向传播和反向传播两个过程实现。在正向传播过程中，输入信号从输入层经过隐含层处理后传向输出层，在输出层得到输出结果，然后计算输出误差。在反向传播过程中，误差信号从输出层经过隐含层传向输入层，通过不断地调整各层的权重，使得网络的实际输出更加接近于期望输出。 SOFM（Self-Organizing Feature Map）即自组织特征映射，是一种无监督的神经网络模型，用于进行数据的聚类和特征的提取。它可以将高维数据映射到低维的离散网格上，同时保持输入数据的拓扑结构，也就是说相似的数据点在输出的网格中也会被映射到相邻的位置。 在编程实现BP神经网络时，首先需要确定网络的层数，包括输入层、隐层和输出层的数量。输入层神经元的数量应与问题的输入特征数量相对应；输出层的神经元数量应与问题的输出特征数量相对应。隐层是BP神经网络中最为关键的部分，可以有多个，每个隐层中神经元的数量需要根据问题的复杂程度和实际需求来决定。在确定了网络结构后，还需要选择合适的传输函数，常见的传输函数有S型（Sigmoid）、双曲正切（tanh）等。 C语言是一种高级程序设计语言，具有运行效率高、灵活、功能强大的特点，非常适合用来编写复杂算法和数据结构。在C语言中实现BP神经网络时，需要使用结构体来定义神经元的结构，使用数组来存储权值，以及使用循环和条件语句来实现算法逻辑。 文件列表中的"bp_C.txt"和"***.txt"可能包含了与BP神经网络和SOFM神经网络C语言实现相关的代码示例、参考资料或者相关文档。"***"是一个提供源码、教案、技术文档的资源共享网站，用户可以在该网站上找到丰富的编程资源和参考资料。 综上所述，该文件集提供了关于BP神经网络和SOFM神经网络在C语言层面的编程知识，包括网络结构设计、传输函数选择以及算法实现的详细指导。开发者可以使用这些知识来构建自己的神经网络模型，解决分类、回归等机器学习问题。