pascal 精神网络 请给个答案!

来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/02 09:05:09
神经网络
【问题背景】
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。
【问题描述】
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。

【输入格式】
输入文件第一行是两个整数n（1≤n≤200）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

[分析]本题是比较简单的，但要注意神经元的层数，只输出最大层（输出层）的状态非零的神经元的状态，在中间层中只有神经元处于兴奋状态时（Ci>0）才会向下一层传送信号。
[PASCAL源程序]
program.NOIP2003_1_Network;
..const
....maxn=200;maxp=200;
..var
....i,j,n,p,maxlayer:integer;
....w:array[0..maxp]of.longint;{存放边的权值}
....start,terminal:array[0..maxp]of.byte;{存放边的起点与终点}
....u,c:array[0..maxn]of.longint;{存放神经元的阀值与状态值}
....layer:array[0..maxn]of.byte;{存放神经元的层数}
....f1,f2:text;fn1,fn2,fileNo:string;
....flag:boolean;
..begin
....write('Input.fileNo:');
....readln(fileNo);
....fn1:='network.in'+fileNo;
....fn2:='network.ou'+fileNo;
....assign(f1,fn1);reset(f1);
....assign(f2,fn2);rewrite(f2);
....readln(f1,n,p);
....for.i:=1.to.n.do.readln(f1,c[i],u[i]);
....fillchar(layer,sizeof(layer),0);
....for.i:=1.to.p.do.begin
......readln(f1,start[i],terminal[i],w[i]);{读入边的起点，终点，权}
......layer[terminal[i]]:=layer[start[i]]+1;{计算终点的层数（