java.lang.Object
- org.opencv.core.Algorithm
- - org.opencv.ml.StatModel
  - - org.opencv.ml.ANN_MLP

```
public class ANN_MLP
extends StatModel
```
人工神经网络 - 多层感知器。与 ML 中许多一次性构建和训练的模型不同，在 MLP 模型中，这些步骤是分开的。首先，使用非默认构造函数或 ANN_MLP::create 方法创建一个具有指定拓扑的网络。所有权重都设置为零。然后，使用一组输入和输出向量来训练网络。训练过程可以重复多次，即可以根据新的训练数据调整权重。StatModel::train 的附加标志可用：ANN_MLP::TrainFlags。参见：REF：ml_intro_ann

字段摘要

字段
修饰符和类型	字段	描述
`static int`	`ANNEAL`
`static int`	`BACKPROP`
`static int`	`GAUSSIAN`
`static int`	`IDENTITY`
`static int`	`LEAKYRELU`
`static int`	`NO_INPUT_SCALE`
`static int`	`NO_OUTPUT_SCALE`
`static int`	`RELU`
`static int`	`RPROP`
`static int`	`SIGMOID_SYM`
`static int`	`UPDATE_WEIGHTS`

从类继承的字段 org.opencv.ml.StatModel
COMPRESSED_INPUT, PREPROCESSED_INPUT, RAW_OUTPUT, UPDATE_MODEL

从类继承的字段 org.opencv.core.Algorithm
nativeObj

构造函数摘要

构造函数
修饰符构造函数描述

保护 ANN_MLP(long addr)

方法摘要

所有方法静态方法实例方法具体方法
修饰符和类型	方法	描述
`static ANN_MLP`	`__fromPtr__(long addr)`
`static ANN_MLP`	`create()`	创建空模型。使用 StatModel::train 训练模型，使用 Algorithm::load<ANN_MLP>(filename) 加载预训练模型。
`protected void`	`finalize()`
`double`	`getAnnealCoolingRatio()`	参见：setAnnealCoolingRatio
`double`	`getAnnealFinalT()`	参见：setAnnealFinalT
`double`	`getAnnealInitialT()`	参见：setAnnealInitialT
`int`	`getAnnealItePerStep()`	参见：setAnnealItePerStep
`double`	`getBackpropMomentumScale()`	参见：setBackpropMomentumScale
`double`	`getBackpropWeightScale()`	参见：setBackpropWeightScale
`Mat`	`getLayerSizes()`	整数向量，指定每一层中的神经元数量，包括输入层和输出层。
`double`	`getRpropDW0()`	参见：setRpropDW0
`double`	`getRpropDWMax()`	参见：setRpropDWMax
`double`	`getRpropDWMin()`	参见：setRpropDWMin
`double`	`getRpropDWMinus()`	参见：setRpropDWMinus
`double`	`getRpropDWPlus()`	参见：setRpropDWPlus
`TermCriteria`	`getTermCriteria()`	参见：setTermCriteria
`int`	`getTrainMethod()`	返回当前训练方法
`Mat`	`getWeights(int layerIdx)`
`static ANN_MLP`	`load(java.lang.String filepath)`	从文件加载并创建序列化的 ANN。使用 ANN::save 序列化并将 ANN 存储到磁盘。
`void`	`setActivationFunction(int type)`	初始化每个神经元的激活函数。
`void`	`setActivationFunction(int type, double param1)`	初始化每个神经元的激活函数。
`void`	`setActivationFunction(int type, double param1, double param2)`	初始化每个神经元的激活函数。
`void`	`setAnnealCoolingRatio(double val)`	getAnnealCoolingRatio 参见：getAnnealCoolingRatio
`void`	`setAnnealFinalT(double val)`	getAnnealFinalT 参见：getAnnealFinalT
`void`	`setAnnealInitialT(double val)`	getAnnealInitialT 参见：getAnnealInitialT
`void`	`setAnnealItePerStep(int val)`	getAnnealItePerStep 参见：getAnnealItePerStep
`void`	`setBackpropMomentumScale(double val)`	getBackpropMomentumScale 参见：getBackpropMomentumScale
`void`	`setBackpropWeightScale(double val)`	getBackpropWeightScale 参见：getBackpropWeightScale
`void`	`setLayerSizes(Mat _layer_sizes)`	整数向量，指定每一层中的神经元数量，包括输入层和输出层。
`void`	`setRpropDW0(double val)`	getRpropDW0 参见：getRpropDW0
`void`	`setRpropDWMax(double val)`	getRpropDWMax 参见：getRpropDWMax
`void`	`setRpropDWMin(double val)`	getRpropDWMin 参见：getRpropDWMin
`void`	`setRpropDWMinus(double val)`	getRpropDWMinus 参见：getRpropDWMinus
`void`	`setRpropDWPlus(double val)`	getRpropDWPlus 参见：getRpropDWPlus
`void`	`setTermCriteria(TermCriteria val)`	getTermCriteria 参见：getTermCriteria
`void`	`setTrainMethod(int method)`	设置训练方法和通用参数。
`void`	`setTrainMethod(int method, double param1)`	设置训练方法和通用参数。
`void`	`setTrainMethod(int method, double param1, double param2)`	设置训练方法和通用参数。

从类继承的方法 org.opencv.ml.StatModel
calcError, empty, getVarCount, isClassifier, isTrained, predict, predict, predict, train, train, train

从类继承的方法 org.opencv.core.Algorithm
clear, getDefaultName, getNativeObjAddr, save

从类继承的方法 java.lang.Object
clone, equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

- 字段详细信息
  - IDENTITY
```
public static final int IDENTITY
```
    参见
    
    常量字段值
  - SIGMOID_SYM
```
public static final int SIGMOID_SYM
```
    参见
    
    常量字段值
  - GAUSSIAN
```
public static final int GAUSSIAN
```
    参见
    
    常量字段值
  - RELU
```
public static final int RELU
```
    参见
    
    常量字段值
  - LEAKYRELU
```
public static final int LEAKYRELU
```
    参见
    
    常量字段值
  - UPDATE_WEIGHTS
```
public static final int UPDATE_WEIGHTS
```
    参见
    
    常量字段值
  - NO_INPUT_SCALE
```
public static final int NO_INPUT_SCALE
```
    参见
    
    常量字段值
  - NO_OUTPUT_SCALE
```
public static final int NO_OUTPUT_SCALE
```
    参见
    
    常量字段值
  - BACKPROP
```
public static final int BACKPROP
```
    参见
    
    常量字段值
  - RPROP
```
public static final int RPROP
```
    参见
    
    常量字段值
  - ANNEAL
```
public static final int ANNEAL
```
    参见
    
    常量字段值
- 构造函数详细信息
  - ANN_MLP
```
protected ANN_MLP(long addr)
```
- 方法详细信息
  - __fromPtr__
```
public static ANN_MLP __fromPtr__(long addr)
```
  - setTrainMethod
```
public void setTrainMethod(int method,
                           double param1,
                           double param2)
```
    设置训练方法和通用参数。
    
    参数
    
    method - 默认值为 ANN_MLP::RPROP。参见 ANN_MLP::TrainingMethods。
    
    param1 - 传递给 ANN_MLP::RPROP 的 setRpropDW0，传递给 ANN_MLP::BACKPROP 的 setBackpropWeightScale 以及传递给 ANN_MLP::ANNEAL 的 initialT。
    
    param2 - 传递给 ANN_MLP::RPROP 的 setRpropDWMin，传递给 ANN_MLP::BACKPROP 的 setBackpropMomentumScale 以及传递给 ANN_MLP::ANNEAL 的 finalT。
  - setTrainMethod
```
public void setTrainMethod(int method,
                           double param1)
```
    设置训练方法和通用参数。
    
    参数
    
    method - 默认值为 ANN_MLP::RPROP。参见 ANN_MLP::TrainingMethods。
    
    param1 - 传递给 ANN_MLP::RPROP 的 setRpropDW0，传递给 ANN_MLP::BACKPROP 的 setBackpropWeightScale 以及传递给 ANN_MLP::ANNEAL 的 initialT。
  - setTrainMethod
```
public void setTrainMethod(int method)
```
    设置训练方法和通用参数。
    
    参数
    
    method - 默认值为 ANN_MLP::RPROP。参见 ANN_MLP::TrainingMethods。
  - getTrainMethod
```
public int getTrainMethod()
```
    返回当前训练方法
    
    返回
    
    自动生成
  - setActivationFunction
```
public void setActivationFunction(int type,
                                  double param1,
                                  double param2)
```
    初始化每个神经元的激活函数。目前，默认且唯一完全支持的激活函数是 ANN_MLP::SIGMOID_SYM。
    
    参数
    
    type - 激活函数的类型。参见 ANN_MLP::ActivationFunctions。
    
    param1 - 激活函数的第一个参数，\(\alpha\)。默认值为 0。
    
    param2 - 激活函数的第二个参数，\(\beta\)。默认值为 0。
  - setActivationFunction
```
public void setActivationFunction(int type,
                                  double param1)
```
    初始化每个神经元的激活函数。目前，默认且唯一完全支持的激活函数是 ANN_MLP::SIGMOID_SYM。
    
    参数
    
    type - 激活函数的类型。参见 ANN_MLP::ActivationFunctions。
    
    param1 - 激活函数的第一个参数，\(\alpha\)。默认值为 0。
  - setActivationFunction
```
public void setActivationFunction(int type)
```
    初始化每个神经元的激活函数。目前，默认且唯一完全支持的激活函数是 ANN_MLP::SIGMOID_SYM。
    
    参数
    
    type - 激活函数的类型。参见 ANN_MLP::ActivationFunctions。
  - setLayerSizes
```
public void setLayerSizes(Mat _layer_sizes)
```
    整数向量，指定每一层中的神经元数量，包括输入层和输出层。第一个元素指定输入层中的元素数量。最后一个元素 - 输出层中的元素数量。默认值为空 Mat。参见：getLayerSizes
    
    参数
    
    _layer_sizes - 自动生成
  - getLayerSizes
```
public Mat getLayerSizes()
```
    整数向量，指定每一层中的神经元数量，包括输入层和输出层。第一个元素指定输入层中的元素数量。最后一个元素 - 输出层中的元素数量。参见：setLayerSizes
    
    返回
    
    自动生成
  - getTermCriteria
```
public TermCriteria getTermCriteria()
```
    参见：setTermCriteria
    
    返回
    
    自动生成
  - setTermCriteria
```
public void setTermCriteria(TermCriteria val)
```
    getTermCriteria 参见：getTermCriteria
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getBackpropWeightScale
```
public double getBackpropWeightScale()
```
    参见：setBackpropWeightScale
    
    返回
    
    自动生成
  - setBackpropWeightScale
```
public void setBackpropWeightScale(double val)
```
    getBackpropWeightScale 参见：getBackpropWeightScale
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getBackpropMomentumScale
```
public double getBackpropMomentumScale()
```
    参见：setBackpropMomentumScale
    
    返回
    
    自动生成
  - setBackpropMomentumScale
```
public void setBackpropMomentumScale(double val)
```
    getBackpropMomentumScale 参见：getBackpropMomentumScale
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getRpropDW0
```
public double getRpropDW0()
```
    参见：setRpropDW0
    
    返回
    
    自动生成
  - setRpropDW0
```
public void setRpropDW0(double val)
```
    getRpropDW0 参见：getRpropDW0
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getRpropDWPlus
```
public double getRpropDWPlus()
```
    参见：setRpropDWPlus
    
    返回
    
    自动生成
  - setRpropDWPlus
```
public void setRpropDWPlus(double val)
```
    getRpropDWPlus 参见：getRpropDWPlus
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getRpropDWMinus
```
public double getRpropDWMinus()
```
    参见：setRpropDWMinus
    
    返回
    
    自动生成
  - setRpropDWMinus
```
public void setRpropDWMinus(double val)
```
    getRpropDWMinus 参见：getRpropDWMinus
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getRpropDWMin
```
public double getRpropDWMin()
```
    参见：setRpropDWMin
    
    返回
    
    自动生成
  - setRpropDWMin
```
public void setRpropDWMin(double val)
```
    getRpropDWMin 参见：getRpropDWMin
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getRpropDWMax
```
public double getRpropDWMax()
```
    参见：setRpropDWMax
    
    返回
    
    自动生成
  - setRpropDWMax
```
public void setRpropDWMax(double val)
```
    getRpropDWMax 参见：getRpropDWMax
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getAnnealInitialT
```
public double getAnnealInitialT()
```
    参见：setAnnealInitialT
    
    返回
    
    自动生成
  - setAnnealInitialT
```
public void setAnnealInitialT(double val)
```
    getAnnealInitialT 参见：getAnnealInitialT
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getAnnealFinalT
```
public double getAnnealFinalT()
```
    参见：setAnnealFinalT
    
    返回
    
    自动生成
  - setAnnealFinalT
```
public void setAnnealFinalT(double val)
```
    getAnnealFinalT 参见：getAnnealFinalT
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getAnnealCoolingRatio
```
public double getAnnealCoolingRatio()
```
    参见：setAnnealCoolingRatio
    
    返回
    
    自动生成
  - setAnnealCoolingRatio
```
public void setAnnealCoolingRatio(double val)
```
    getAnnealCoolingRatio 参见：getAnnealCoolingRatio
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getAnnealItePerStep
```
public int getAnnealItePerStep()
```
    参见：setAnnealItePerStep
    
    返回
    
    自动生成
  - setAnnealItePerStep
```
public void setAnnealItePerStep(int val)
```
    getAnnealItePerStep 参见：getAnnealItePerStep
    
    参数
    
    val - 自动生成
  - getWeights
```
public Mat getWeights(int layerIdx)
```
  - create
```
public static ANN_MLP create()
```
    创建空模型。使用 StatModel::train 训练模型，使用 Algorithm::load<ANN_MLP>(filename) 加载预训练模型。请注意，train 方法具有可选标志：ANN_MLP::TrainFlags。
    
    返回
    
    自动生成
  - load
```
public static ANN_MLP load(java.lang.String filepath)
```
    从文件加载并创建序列化的 ANN。使用 ANN::save 序列化并将 ANN 存储到磁盘。再次从此文件加载 ANN，方法是使用文件路径调用此函数。
    
    参数
    
    filepath - 序列化 ANN 的路径
    
    返回
    
    自动生成
  - finalize
```
protected void finalize()
                 throws java.lang.Throwable
```
    重写
    
    finalize 在类中 StatModel
    
    抛出
    
    java.lang.Throwable

类 ANN_MLP

字段摘要

从类继承的字段 org.opencv.ml.StatModel

从类继承的字段 org.opencv.core.Algorithm

构造函数摘要

方法摘要

从类继承的方法 org.opencv.ml.StatModel

从类继承的方法 org.opencv.core.Algorithm

从类继承的方法 java.lang.Object

字段详细信息

IDENTITY

SIGMOID_SYM

GAUSSIAN

RELU

LEAKYRELU

UPDATE_WEIGHTS

NO_INPUT_SCALE

NO_OUTPUT_SCALE

BACKPROP

RPROP

ANNEAL

构造函数详细信息

ANN_MLP

方法详细信息

__fromPtr__

setTrainMethod

setTrainMethod

setTrainMethod

getTrainMethod

setActivationFunction

setActivationFunction

setActivationFunction

setLayerSizes

getLayerSizes

getTermCriteria

setTermCriteria

getBackpropWeightScale

setBackpropWeightScale

getBackpropMomentumScale

setBackpropMomentumScale

getRpropDW0

setRpropDW0

getRpropDWPlus

setRpropDWPlus

getRpropDWMinus

setRpropDWMinus

getRpropDWMin

setRpropDWMin

getRpropDWMax

setRpropDWMax

getAnnealInitialT

setAnnealInitialT

getAnnealFinalT

setAnnealFinalT

getAnnealCoolingRatio

setAnnealCoolingRatio

getAnnealItePerStep

setAnnealItePerStep

getWeights

create

load

finalize

fromPtr