单层感知机实现或运算

慢慢发现，百度上很多东西都没有，还是得自己去写，代码很简单，慢慢看就容易看懂，建议看之前，先看这篇文章

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAX_SIZE 1000000//或运算结果图
//0 0 0
//1 0 1
//0 1 0
//1 1 0
//
int expdata[MAX_SIZE][2];//训练数据
double w[2];//权值
double jud;//阈值
double spe;//训练速率
int    Y=0;//实际输出值
int    M;//理论输出值
int    N;//表示有多少组数据
void init(void){//初始化数据cout<<"请输入初始权值："<<endl;cin>>w[0]>>w[1];cout<<"请输入初始阈值和训练速率："<<endl;cin>>jud>>spe;cout<<"开始训练！"<<endl;freopen("input.txt","r",stdin);cin>>N;int j;for(j=0;j<N;j++){cin>>expdata[j][0]>>expdata[j][1];}
}int T(int a,int b){if(a==1||b==1){return 1;}else{return 0;}
}//加权修正公式为：w[i]=w[i]+spe*(T-Y)*x
void weighteinterpolation(int a,int b){w[0]=w[0]+spe*(M-Y)*a;w[1]=w[1]+spe*(M-Y)*b;
}void display(int a){cout<<"第"<<a+1<<"次训练:"<<endl;cout<<"输入：  X0="<<expdata[a][0]<<"\tX1="<<expdata[a][1]<<endl;cout<<"权值：  w[0]="<<w[0]<<"\tw[1]="<<w[1]<<endl;cout<<"理论值：M="<<M<<"\ts实际值="<<Y<<endl;}void trainperceptron(){//进行训练int result=0;int i;for(i=0;i<N;i++){result=w[0]*expdata[i][0]+w[1]*expdata[i][1]-jud;if(result<=0){Y=0;}else{Y=1;}M=T(expdata[i][0],expdata[i][1]);if(T(expdata[i][0],expdata[i][1])!=Y){weighteinterpolation(expdata[i][0],expdata[i][1]);}display(i);}}void show(){cout<<"训练结束！！！"<<endl;cout<<"训练后的权值是："<<endl;cout<<"w[0]:"<<w[0]<<"\tw[1]:"<<w[1]<<endl;
}int main(){init();trainperceptron();show();
}

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