猜数字　　猜数字　　猜数字可以算是一种益智类小游戏，一般两个人玩，也可以由一个人和电脑玩，可以在纸上、在网上都可以玩。
这种游戏规则简单，但可以考验人的严谨和耐心。
　　目录　　1规则　　1.1次数限制　　1.2含重复数字的猜数字　　2解法　　2.1计算机解　　2.2推理解　　2.3代入解　　2.4其他　　3参看　　规则　　这个游戏的规则比较简单，一般两个人玩，一方出数字，一方猜。
出数字的人要想好一个没有重复数字的4位数，不能让猜得人知道。
猜的人就可以开始猜。
每猜一个数字，出数者就要根据这个数字给出几A几B，其中A前面的数字表示位置正确的数的个数，而B前的数字表示数字正确而位置不对的数的个数。
　　如正确答案为5234，而猜的人猜5346，则是1A2B，其中有一个5的位置对了，记为1A，而3和4这两个数字对了，而位置没对，因此记为2B，合起来就是1A2B。
　　接着猜的人再根据出题者的几A几B继续猜，直到猜中为止。
　　次数限制　　有的时候，这个游戏有猜测次数上的限制。
根据计算机测算，这个游戏，如果以最严谨的计算，任何数字可以在7次之内猜出。
而有些地方把次数限制为6次或更少，则会导致有些数可能猜不出来。
而有些地方考虑到人的逻辑思维难以达到计算机的那么严谨，故设置为8次甚至10次。
也有的没有次数上的限制。
　　含重复数字的猜数字　　有一种使用范围比较狭窄的猜数字，是允许重复数字存在的猜数字，但由于其规则较复杂，故没有得到广泛的推广。
其规则如下：　　除了上面的规则外，如果有出现重复的数字，则重复的数字每个也只能算一次，且以最优的结果为准，　　如正确答案为5543，猜的人猜5255，则在这里不能认为猜测的第一个5对正确答案第二个，根据最优结果为准的原理和每个数字只能有一次的规则，两个比较后应该为1A1B，第一个5位子正确，记为1A；
猜测数字中的第三个5或第四个5和答案的第二个5匹配，只能记为1B。
当然，如果有猜5267中的第一个5不能与答案中的第二个5匹配，因此只能记作1A0B。
　　解法　　对于不同的人，常常会用到不同的解法　　计算机解　　通常采用的计算机解是通过排除法，即遍历所有可能的数，将不符合要求的数剃掉。
　　下面是一个计算机处理的例子：　　for(inti=0;i＜Array.Count;i++){if(Array与当前输出数字的比较!=用户输入的与正确答案对比的结果){Array.Remove(i);i--;}}　　　　这个代码采用C#的语法，其中Array表示所有可能的数字的集合。
这个例子为了方便说明，结合了语言的描述。
　　这样的方法充分利用了计算机计算速度快的优势，迅速排出不符合要求的数。
通常第一次猜测的时间（有的引擎为第二次猜测）会在10秒左右，而随着猜测次数的不断增加，猜测的时间会越来越短，最后几乎不需要时间，这是由于集合中的数越来越少，排除需要的时间也随之减少。
　　推理解　　计算机解释根据这种方法推广的。
这种解法的中心思想是假设猜的这个数字是正确答案，即如果它为正确答案，那么这个数应该符合已经猜测的数及其结果。
如已经有　　12340A0B　　那么下一步就不能猜含有1234中任一数字的数，因为如果正确答案含1234中任一，结果就不可能为0A0B。
　　这种解法对猜者要求较高，通常，可能会被定式思维所干扰，导致难以猜出。
　　基于这个解法，根据个人思维风格和起始数字选择的不同，以及对出题者出数风格的猜测，有时可以把猜测次数控制在5步内，但不总能在5步内猜出。
　　使用这种解法需要考虑的时间很久，和计算机解正好相反，人使用这种方法，通常随着猜测次数的增加，需要考虑的东西不断增多，反而考虑的时间会变得越来越长。
　　代入解　　还有一种方法，在人的猜测中很常用，即将推理出不可能含有的数字，代入，察看那些数字是有的。
　　但这种方法其猜测次数难以确定，且通常的猜测次数比推理解多。
　　其他　　可能还有其他的方法。

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作者：DavidKennedy[美]、JimO'Gorman[美]、DevonKearns[美]、MatiAharoni[美]，翻译：诸葛建伟、王珩、孙松柏，出版社：电子工业出版社，ISBN：9787121154874，PDF格式，高清扫描版，大小27MB。
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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

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