BP神经网络C语言实现
山人
BP神经网络应用广泛，大概是今年的五月份左右，我需要做一个多元函数的拟合，所以写了这个BP神经网络。为什么要使用C语言来写呢？因为我的程序需要在单片机上跑，所以不得不使用C语言。
这一篇博客不会讲解BP神经网络的基本原理，反向传播公式，因为关于这些的资料网上已经很多了（虽然大多数都有着不小的BUG，但足以入门学习）。我会着重讲解我写的BP神经网络的每个函数的具体作用，以及该如何使用，争取让有需要的人能通过这篇博客学会使用我写的BP神经网络。
C语言工程链接：https://download.csdn.net/download/qq_39545674/10884423
如果想知道BP神经网络的理论推导，可以参考下面的链接，这篇博客写的很好：
BP神经网络原理推导：https://blog.csdn.net/qq_39545674/article/details/86375170
如果你想在单片机或者arm之类的硬件上（当然，电脑也可以）部署bp神经网络，做一些函数拟合或者预测之类的，我的工程可以直接帮你解决。
1 BP神经网络具体函数
1.1 main.c
这是BP神经网络训练的主函数，在这里设置网络的主要参数。
·训练的样本x、y，（x表示输入，一行表示一个输入变量，y表示输出，一行表示一个输出变量，x、y的行列数ROW_X、COL_X、ROW_Y、COL_Y定义在BPNetwork.h里面，需要根据你的训练样本自己修改）
·隐含层的层数LAYER（这是一个宏，在BPNetwork.h里面定义的）
·激励函数选择：mode为1表示选择正切双曲余弦函数作为激励函数，为0表示选择sig函数作为激励函数，一般选则前者，性能更好。
·nodes是隐含层神经元个数设置数组，第一个元素表示第一层隐含层神经元个数，依此类推。
1.2 BPNetwork.c BPNetwork.h
这是BP神经网络的主体部分，包括网络的正向过程和反向传播过程。由于这部分不会涉及到参数的设置，所以就不列举变量以及函数了，主要介绍算法过程。
1.2.1 数据预处理
首先第一步是将训练样本进行归一化的操作，这样可以增加收敛速度。执行这个功能的是minmax函数。
1.2.2 建立网络节点
第二步是建立网络节点。执行这个功能的是netSetup。
1.2.3 初始化参数
执行函数是netInit。
1.2.4 设置求解的迭代次数
Maxepoch表示训练的代数，可以自己根据需求设置。
1.2.5 开始求解
接着就是开始求解了，这是使用了传统的BP优化方法，加入了动量项以及学习速率的自适应。具体函数是netSolve。
1.2.6 恢复到原始空间
由于之前将数据归一化了，所以现在需要还原到原始空间。执行函数是recoverOutput。
1.2.6 保存结果
在求解结束后，将得到的参数以及隐含层信息保存到一个txt文件里面（便于在单片机上建立函数），执行函数是OutPut。
1.2.7 释放内存
由于在训练的时候使用了动态内存，所以必须释放，否则内存泄漏，执行函数是freeNet。
1.3 BPSim.c BPSim.h
网络训练好之后，就是该如何应用的问题了。只需要把BPSim.c 和BPSim.h拷贝到单片机工程里面，把上一步保存的txt文件里面的参数拷贝给data即可。
初始化步骤如下：
拷贝参数给data。注意，txt里面的参数是列向量，需要转成行向量再拷贝。
执行simInit函数。注意，如果和我一样需要在单片机或其他嵌入式平台上使用，需要稍稍修改一下这个函数，去掉readData函数
执行sim函数。这个就是仿真函数了。
1.4 其他
rand.c rand.h 是我写的一个随机数生成函数，用于参数初始化，也可以使用自带的。
我所使用的环境是win10，VS2017，（VS2013也跑过）
转：https://blog.csdn.net/qq_39545674/article/details/82495569