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计算智能作业 ZY1203212 王虎神经元感知机调整的学习算法一、 算法目标通过建立关于点坐标的线性函数，即f(x)=f(w1*x1+w2*x2+c),将集合set1=(0,1),(0,2),(1,1)和Set2（2,0），（3,0），（3,1）在坐标系下分离开来。二、 算法描述Step1：初始化权值w1，w2，和cStep2：在集合s1或s2中任选一个点，作为感知机的输入，计算实际输出；Step3：对Step2的输出结果进行检验，若分类正确，则权值不做调整，若分类错误，则按Step4方法进行调整。Step4：设n0为当前迭代次数，调整算法为 w1(n0+1)= w1(n0)+2*m*fs-fp*x1(n0);w2(n0+1)= w2(n0)+2*m*fs-fp*x2(n0);Step5:重复选取样本，直到权值使得所有点满足三、 实验代码本实验在visua stdio环境下编写实现程序，如下：#include#includeint step(float(x)int s;if(x0) s=0;else s=1;return(s);void main()float a32=0,1,0,2,1,1;float b32=2,0,3,0,3,1;float w1=20,w2=83,c=1,m=0.6;float x;inti,j;unsignedint counter=0;while(1)for(j=0;j2;j+)if(j=0)for(i=0;i3;i+)x=w1*ai0+w2*ai1+c;if(step(x)=0)counter+;elsew1=w1+2*m*(0-1)*ai0;w2=w2+2*m*(0-1)*ai1;c=c+2*m*(0-1)*1;counter=0;printf(w11=%6.2f w21=%6.2f c1=%6.2fn,w1,w2,c);elsefor(i=0;i=6) printf(w1s=%6.2f w2s=%6.2f cs=%6.2fn,w1,w2,c);break;Sleep(60000);四、 实验结果（1）w1=20,w2=83,c=0.6(2) w 1=2,w2=8,c=0.6(3) w1=-2,w2=8,c=0.6五、 结果分析 当权值选不同的初值时，对程序运行次数有很大的影
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