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]<<"	X1="<<expdata[a][1]<<endl;
    cout<<"权值：  w[0]="<<w[0]<<"	w[1]="<<w[1]<<endl;
    cout<<"理论值：M="<<M<<"	s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]<<"	w[1]:"<<w[1]<<endl;
}

int main(){
    init();
    trainperceptron();
    show();
}