📄 『 高性能计算 』 - 神经网络遗传算法---绝对好东西.htm
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<TD width=30> <IMG height=15 alt=该用户目前不在线
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style="FILTER: glow(color=#996699,direction=135)"> <FONT
color=#ffffff><B>海阔天空</B></FONT>
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<TD> <IMG height=14 alt=哦，帅哥哟
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论坛版主<BR></FONT> <FONT color=#333333></FONT> <BR> <IMG
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<BR> <FONT color=#555555>威望: 0</FONT> <BR> <FONT
color=#333333>级别: <A
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target=_blank>精灵王</A></FONT> <BR> <FONT color=#555555>来自: 安徽合肥
</FONT><BR> <FONT color=#333333>鉴定: 已设置保密</FONT>
<BR> <FONT color=#555555>魅力: <IMG height=8 alt=4020
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<BR> <FONT color=#333333>经验: <IMG height=8 alt=100
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<BR> <FONT color=#555555>金钱: 5730 雷傲元</FONT> <BR> <FONT
color=#333333>总发贴数: <B>385</B> 篇</FONT> <BR> <FONT
color=#555555>注册日期: 2004/02/02</FONT><BR><IMG height=4 src=""
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<TD vAlign=top width=* bgColor=#f2f8ff height="100%"><IMG height=4
src="" width=0><BR> <A title=给海阔天空发送一个短消息
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width=16 border=0>查看</A> <A title=搜索海阔天空在本分论坛的全部贴子
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border=0>搜索</A> <A title=加海阔天空为我的好友
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border=0>回复</A> <BR>
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<TR>
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color=#555555><FONT color=#555555>神经网络遗传算法
<BR><BR>/*-----------------------------------------------------------------------*\
<BR>|
| <BR>|
Robotics 95 -- Final Course
Project
| <BR>|
| <BR>|
By : Ziv
Pollack & Omri Weisman
| <BR>|
|
<BR>| NNUGA -
Neural Network Using Genetic Algorithms
| <BR>|
|
<BR>\*-----------------------------------------------------------------------*/
<BR>/* <BR>* File name : nnuga.c <BR>* <BR>* This program is
an implementation of a Neural Network (NN) which learns u
<BR>sing <BR>* Genetic Algorithms (GA). It runs from a Tk
shell. <BR>* <BR>* It reads points from a file and creates an
output file which describes <BR>* points that correspond to
lines that seperate the plain into several <BR>* regions,
regions where the NN's output will be true, and a regions
<BR>* where the NN's output will be false. <BR>* <BR>*/
<BR>#include <stdio.h> <BR>#include <math.h>
<BR>#include <sys/time.h> <BR>/* NN related */
<BR>#define NUM 2 /* Number of
input nodes */ <BR>#define LIMIT 150 /* Maximum
number of inputs the system can handle */ <BR>#define SESSIONS
500 /* Number of training sessions that we'll put the
syst <BR>em through */ <BR>/* GA related */ <BR>#define POPS
10 /* Number of populations */
<BR>#define SIZE 25 /* Size of
vector in the genetic algorithms */ <BR>#define MAXPOP
60 /* Size of population */ <BR>#define
BESTPOP 4 /* Number of individuals taken from
the best */ <BR>#define SELPOP 8 /*
SELPOP-BESTPOP = Number of people selected randomly <BR>on
each gen. */ <BR>#define NEWPOP 18 /*
NEWPOP-SELPOP = Number of new people, created rando <BR>mly on
each gen. */ <BR>#define MUT1 25 /*
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