169.dat

有学习神经网络程序及例子 应用效果良好 实际操作简单 用于多方面研究

0.845 	0.533 	0.269 	0.216 	1.000 
0.816 	0.429 	0.175 	0.163 	1.000 
0.813 	0.636 	0.158 	0.168 	1.000 
0.990 	0.063 	0.245 	0.276 	1.000 
0.895 	0.663 	0.203 	0.183 	1.000 
0.796 	0.467 	0.177 	0.180 	1.000 
0.718 	0.518 	0.210 	0.158 	1.000 
0.750 	0.405 	0.186 	0.144 	1.000 
0.747 	0.487 	0.230 	0.274 	1.000 
0.700 	0.410 	0.203 	0.305 	1.000 
0.640 	0.496 	0.275 	0.127 	1.000 
0.638 	0.451 	0.253 	0.128 	1.000 
0.521 	0.730 	0.208 	0.269 	1.000 
0.492 	0.352 	0.216 	0.164 	1.000 
0.532 	0.641 	0.226 	0.171 	1.000 
0.412 	0.687 	0.225 	0.229 	1.000 
0.514 	0.566 	0.282 	0.190 	1.000 
0.474 	0.446 	0.287 	0.179 	1.000 
0.188 	0.320 	0.251 	0.280 	1.000 
0.291 	0.586 	0.153 	0.196 	1.000 
0.230 	0.410 	0.126 	0.246 	1.000 
0.184 	0.224 	0.122 	0.262 	1.000 
0.169 	0.429 	0.156 	0.384 	1.000 
0.204 	0.477 	0.201 	0.187 	1.000 
0.167 	0.467 	0.138 	0.204 	1.000 
0.405 	0.573 	0.213 	0.110 	2.000 
0.333 	0.533 	0.200 	0.125 	2.000 
0.191 	0.429 	0.214 	0.150 	2.000 
0.131 	0.407 	0.238 	0.317 	1.000 
0.186 	0.595 	0.239 	0.259 	1.000 
0.079 	0.455 	0.222 	0.270 	1.000 
0.154 	0.619 	0.201 	0.217 	1.000 
0.103 	0.347 	0.244 	0.201 	1.000 
0.256 	0.578 	0.214 	0.124 	2.000 
0.128 	0.395 	0.216 	0.045 	3.000 
0.163 	0.475 	0.212 	0.041 	3.000 
0.098 	0.451 	0.239 	0.090 	2.000 
0.115 	0.320 	0.202 	0.077 	2.000 
0.085 	0.453 	0.141 	0.134 	4.000 
0.069 	0.345 	0.126 	0.130 	4.000 
0.056 	0.282 	0.116 	0.118 	4.000 
0.221 	0.552 	0.114 	0.110 	4.000 
0.023 	0.241 	0.184 	0.251 	3.000 
0.066 	0.455 	0.151 	0.285 	3.000 
0.096 	0.458 	0.109 	0.209 	3.000 
0.068 	0.272 	0.122 	0.212 	3.000 
0.075 	0.475 	0.075 	0.308 	3.000 
0.076 	0.345 	0.093 	0.152 	4.000 
0.128 	0.489 	0.100 	0.225 	4.000 
0.088 	0.443 	0.081 	0.190 	4.000 
0.079 	0.386 	0.105 	0.148 	4.000 
0.102 	0.414 	0.107 	0.164 	4.000 
0.093 	0.301 	0.094 	0.118 	4.000 
0.224 	0.301 	0.046 	0.070 	4.000 
0.274 	0.557 	0.107 	0.094 	4.000 
0.160 	0.325 	0.049 	0.112 	3.000 
0.324 	0.605 	0.069 	0.071 	4.000 
0.211 	0.506 	0.157 	0.139 	2.000 
0.204 	0.528 	0.175 	0.171 	2.000 
0.295 	0.718 	0.218 	0.185 	3.000 
0.363 	0.595 	0.226 	0.110 	3.000 
0.187 	0.287 	0.200 	0.081 	3.000 
0.112 	0.202 	0.159 	0.177 	2.000 
0.230 	0.419 	0.225 	0.074 	2.000 
0.243 	0.549 	0.244 	0.091 	2.000 
0.319 	0.682 	0.318 	0.095 	2.000 
0.621 	0.600 	0.332 	0.074 	2.000 
0.302 	0.299 	0.291 	0.048 	2.000 
0.149 	0.361 	0.269 	0.040 	2.000 
0.181 	0.345 	0.257 	0.049 	2.000 
0.213 	0.282 	0.215 	0.036 	2.000 
0.547 	0.706 	0.292 	0.092 	2.000 
0.178 	0.364 	0.280 	0.027 	4.000 
0.199 	0.342 	0.241 	0.018 	4.000 
0.247 	0.248 	0.285 	0.011 	4.000 
0.453 	0.547 	0.363 	0.033 	4.000 
0.309 	0.414 	0.357 	0.020 	4.000 
0.430 	0.434 	0.375 	0.017 	4.000 
0.335 	0.477 	0.407 	0.028 	4.000