NOIP提高组2003 神经网络
来源:互联网 发布:数据库概念模型的作用 编辑:程序博客网 时间:2024/06/18 11:13
题目:
题目背景
人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统,在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向,兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后,提出了一个简化模型,他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。
题目描述
在兰兰的模型中,神经网络就是一张有向图,图中的节点称为神经元,而且两个神经元之间至多有一条边相连,下图是一个神经元的例子:
神经元〔编号为1)
图中,X1―X3是信息输入渠道,Y1-Y2是信息输出渠道,C1表示神经元目前的状态,Ui是阈值,可视为神经元的一个内在参数。
神经元按一定的顺序排列,构成整个神经网络。在兰兰的模型之中,神经网络中的神经无分为几层;称为输入层、输出层,和若干个中间层。每层神经元只向下一层的神经元输出信息,只从上一层神经元接受信息。下图是一个简单的三层神经网络的例子。
兰兰规定,Ci服从公式:(其中n是网络中所有神经元的数目)
公式中的Wji(可能为负值)表示连接j号神经元和 i号神经元的边的权值。当 Ci大于0时,该神经元处于兴奋状态,否则就处于平静状态。当神经元处于兴奋状态时,下一秒它会向其他神经元传送信号,信号的强度为Ci。
如此.在输入层神经元被激发之后,整个网络系统就在信息传输的推动下进行运作。现在,给定一个神经网络,及当前输入层神经元的状态(Ci),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。
输入输出格式
输入格式:
输入文件第一行是两个整数n(1≤n≤100)和p。接下来n行,每行两个整数,第i+1行是神经元i最初状态和其阈值(Ui),非输入层的神经元开始时状态必然为0。再下面P行,每行由两个整数i,j及一个整数Wij,表示连接神经元i、j的边权值为Wij。
输出格式:
输出文件包含若干行,每行有两个整数,分别对应一个神经元的编号,及其最后的状态,两个整数间以空格分隔。仅输出最后状态大于零的输出层神经元状态,并且按照编号由小到大顺序输出!
若输出层的神经元最后状态均为 0,则输出 NULL。
题目思路:bfs:
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstdlib>int x[210],y[210],q[210],l[210][210],t=1,w,g[210],n;bool f[210];void bfs(){//bfs int i; while(t<=w){ if(x[q[t]]>0&&g[q[t]]){ for(i=1;i<=n;i++){ if(l[q[t]][i]==0)continue; x[i]+=l[q[t]][i]*x[q[t]]; if(f[i]==0){ q[++w]=i; x[i]-=y[i]; f[i]=1; } } } t++; }} int main(void){ int i,j,k,m,a,b,z,h,p; scanf("%d%d",&n,&p); for(i=1;i<=n;i++){//输入统计 scanf("%d%d",&x[i],&y[i]); if(x[i]>0){q[++w]=i;f[i]=1;} } for(i=1;i<=p;i++){ scanf("%d%d%d",&a,&b,&z); g[a]+=1;l[a][b]=z; } bfs(); h=1; for(i=1;i<=n;i++){ if(g[i]==0&&x[i]>0){ printf("%d %d\n",i,x[i]); h=0; } } if(h)printf("NULL");//输出 return 0;}
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