以下，複数のファイル構成になっていますので，ファイル間の
区切りを「---･･･」で示します．

------------------------makefile------------------
#
#     リンク
#
CFLAGS = -c -Wall -O2
OBJECT = per.o Bunrui.o Cons.o Dest.o Input.o Learn.o Pocket.o
pgm: $(OBJECT)
	g++ $(OBJECT) -o per -lm
#
#     コンパイル
#
per.o: perceptron.h per.cpp
	g++ $(CFLAGS) per.cpp
Bunrui.o: Perceptron.h Bunrui.cpp
	g++ $(CFLAGS) Bunrui.cpp
Cons.o: perceptron.h Cons.cpp
	g++ $(CFLAGS) Cons.cpp
Dest.o: perceptron.h Dest.cpp
	g++ $(CFLAGS) Dest.cpp
Input.o: perceptron.h Input.cpp
	g++ $(CFLAGS) Input.cpp
Learn.o: perceptron.h Learn.cpp
	g++ $(CFLAGS) Learn.cpp
Pocket.o: perceptron.h Pocket.cpp
	g++ $(CFLAGS) Pocket.cpp

------------------------入力ファイル--------------
最大試行回数 100 入力セルの数 2 訓練例の数 4 乱数 123
入力データファイル or.dat

------------------------or.dat--------------------
OR演算の訓練例．最後のデータが目標出力値
-1 -1 -1
-1  1  1
 1 -1  1
 1  1  1

------------------------perceptron.h--------------
/******************************/
/*     Perceptronクラスの定義 */
/******************************/
class Perceptron {
		long max;   // 最大学習回数
		long n;   // 訓練例の数
		long p;   // 入力セルの数
		long *W_p;   // 重み（ポケット）
		long *W;   // 重み
		long **E;   // 訓練例
		long *C;   // 各訓練例に対する正しい出力
	public:
		Perceptron(long, long, long, long);
		~Perceptron();
		long Bunrui();
		void Input(char *);
		void Learn(int, char *name = "");
		long Pocket(long *);
};

------------------------constructor---------------
/**********************/
/*     コンストラクタ */
/**********************/
#include <stdlib.h>
#include "perceptron.h"

void srand48(long);

Perceptron::Perceptron(long max_i, long n_i, long p_i, long seed)
{
	long i1;
/*
     設定
*/
	max = max_i;
	n   = n_i;
	p   = p_i;

	srand48(seed);
/*
     領域の確保
*/
	E   = new long * [n];
	for (i1 = 0; i1 < n; i1++)
		E[i1] = new long [p+1];

	W_p = new long [p+1];
	W   = new long [p+1];
	C   = new long [n];
}

------------------------destructor----------------
/********************/
/*     デストラクタ */
/********************/
#include "perceptron.h"

Perceptron::~Perceptron()
{
	int i1;

	for (i1 = 0; i1 < n; i1++)
		delete [] E[i1];
	delete [] E;

	delete [] W_p;
	delete [] W;
	delete [] C;
}

------------------------Bunrui.cpp----------------
/**********************************************/
/*     訓練例の分類                           */
/*          return : 正しく分類した訓練例の数 */
/**********************************************/
#include "perceptron.h"

long Perceptron::Bunrui()
{
	long i1, i2, num = 0, s;

	for (i1 = 0; i1 < n; i1++) {
		s = 0;
		for (i2 = 0; i2 <= p; i2++)
			s += W[i2] * E[i1][i2];
			if ((s > 0 && C[i1] > 0) || (s < 0 && C[i1] < 0))
				num++;
	}

	return num;
}

------------------------Input.cpp-----------------
/******************************/
/*     学習データの読み込み   */
/*          name : ファイル名 */
/******************************/
#include <stdio.h>
#include "perceptron.h"

void Perceptron::Input(char *name)
{
	long i1, i2;
	FILE *st;

	st = fopen(name, "r");

	fscanf(st, "%*s");

	for (i1 = 0; i1 < n; i1++) {
		E[i1][0] = 1;
		for (i2 = 1; i2 <= p; i2++)
			fscanf(st, "%ld", &E[i1][i2]);
		fscanf(st, "%ld", &C[i1]);
	}

	fclose(st);
}

------------------------Learn.cpp-----------------
/*************************************/
/*     学習と結果の出力              */
/*          pr : =0 : 画面に出力     */
/*               =1 : ファイルに出力 */
/*          name : 出力ファイル名    */
/*************************************/
#include <stdio.h>
#include "perceptron.h"

void Perceptron::Learn(int pr, char *name)
{
	long i1, i2, n_tri, num, s;
	FILE *out;

	n_tri = Pocket(&num);

	if (pr == 0)
		out = stdout;
	else
		out = fopen(name, "w");

	fprintf(out, "重み\n");
	for (i1 = 0; i1 <= p; i1++)
		fprintf(out, "%5ld", W_p[i1]);
	fprintf(out, "\n");

	fprintf(out,"分類結果\n");
	for (i1 = 0; i1 < n; i1++) {
		s  = 0;
		for (i2 = 0; i2 <= p; i2++)
			s += E[i1][i2] * W_p[i2];
		if (s > 0)
			s = 1;
		else
			s = (s < 0) ? -1 : 0;
		for (i2 = 1; i2 <= p; i2++)
			fprintf(out, "%2ld", E[i1][i2]);
		fprintf(out, " Cor %2ld Res %2ld\n", C[i1], s);
	}

	if (n == num)
		printf("  ！！すべてを分類（試行回数：%ld）\n", n_tri);
	else
		printf("  ！！%ld 個を分類\n", num);
}

------------------------Pocket.cpp----------------
/************************************************/
/*     Pocket Algorith with Ratcet              */
/*          num_p : 正しく分類した訓練例の数    */
/*          return : =0 : 最大学習回数          */
/*                   >0  : すべてを分類（回数） */
/************************************************/
#include <stdlib.h>
#include "perceptron.h"

double drand48();

long Perceptron::Pocket(long *num_p)
{
	long count = 0, i1, k, num, run = 0, run_p = 0, s, sw = -1;
/*
     初期設定
*/
	*num_p = 0;

	for (i1 = 0; i1 <= p; i1++)
		W[i1] = 0;
/*
     実行
*/
	while (sw < 0) {

		count++;
		if (count > max)
			sw = 0;

		else {
					// 訓練例の選択
			k = (long)(drand48() * n);
			if (k >= n)
				k = n - 1;
					// 出力の計算
			s = 0;
			for (i1 = 0; i1 <= p; i1++)
				s += W[i1] * E[k][i1];
					// 正しい分類
			if ((s > 0 && C[k] > 0) || (s < 0 && C[k] < 0)) {
				run++;
				if (run > run_p) {
					num = Bunrui();
					if (num > *num_p) {
						*num_p = num;
						run_p  = run;
						for (i1 = 0; i1 <= p; i1++)
							W_p[i1] = W[i1];
						if (num == n)
							sw = count;
					}
				}
			}
					// 誤った分類
			else {
				run = 0;
				for (i1 = 0; i1 <= p; i1++)
					W[i1] += C[k] * E[k][i1];
			}
		}
	}

	return sw;
}

------------------------main----------------------
/***************************************/
/*     パーセプトロン学習              */
/*     （Pocket Algorith with Ratcet） */
/*          coded by Y.Suganuma        */
/***************************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "perceptron.h"

/**********************/
/*     乱数の初期設定 */
/**********************/
void srand48(long seed)
{
	srand((int)seed);
}

/**********************************/
/*     [0, 1]区間の一様乱数の発生 */
/*          rerutn : 乱数         */
/**********************************/
double drand48()
{
	double x;

	while ((x = (double)rand() / RAND_MAX) == 0.0)
		;

	return x;
}

/********************/
/*     main program */
/********************/
int main(int argc, char *argv[])
{
	long max, n, p, seed;
	char name[100];
	FILE *st;

	if (argc > 1) {
					// 基本データの入力
		st = fopen(argv[1], "r");
		fscanf(st, "%*s %ld %*s %ld %*s %ld %*s %ld",
               &max, &p, &n, &seed);
		fscanf(st, "%*s %s", name);
		fclose(st);
					// ネットワークの定義
		Perceptron net(max, n, p, seed);
		net.Input(name);
					// 学習と結果の出力
		if (argc == 2)
			net.Learn(0);
		else
			net.Learn(1, argv[2]);
	}

	else {
		printf("***error   入力データファイル名を指定して下さい\n");
		exit(1);
	}

	return 0;
}