基于元胞自动机和人工神经网络的python代码

基于元胞自动机（Cellular Automata, CA）和人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的Python代码通常涉及两个部分：一个是实现元胞自动机的基本规则和迭代过程，另一个是构建和训练人工神经网络模型。

**元胞自动机示例（Conway's Game of Life）：**

import numpy as np

def game_of_life(state, rules):
    new_state = state.copy()
    for i in range(state.shape[0]):
        for j in range(state.shape[1]):
            neighbors_count = sum(state[i:i+3, j:j+3].flatten())
            if (state[i, j] and (neighbors_count == 2 or neighbors_count == 3)) or (not state[i, j] and neighbors_count == 3):
                new_state[i, j] = True
            else:
                new_state[i, j] = False
    return new_state

# 初始化状态矩阵
state = np.array([[0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 1, 1]])
rules = ({(True, True, False): True,
         (True, True, True): True,
         ...}) # 自定义规则集

for _ in range(10):  # 运行10步
    state = game_of_life(state, rules)
    print(state)

**人工神经网络示例（使用Keras）：**

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 假设我们有一个简单的线性分类任务
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=8, activation='relu'))  # 输入层
model.add(Dense(8, activation='relu'))             # 隐藏层
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))           # 输出层（二分类）

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 假设data是一个包含输入特征x和目标标签y的numpy数组
model.fit(x, y, epochs=50, validation_split=0.2)  # 训练模型