利用MATLAB实现单层计算单元的感知网络代码设计

单层计算单元的感知网络！每个计算单元为二进制0,1！

程序

• function [out0 out w n0]=perception(p,t,ptest,v,lv)
• %out训练样本分类结果
• % w权值
• % n0实际训练次数
• % p训练样本的输入值
• % t训练样本输出值
• % v训练最大次数
• % lv学习率
• %ptest测试样本
• %out0测试样本分类结果
• m=size(p);
• n=size(t);
• w=ones(m(1),n(1))./5;
• for i=1:v
•     g0=rem(i,m(2));
• if g0==0
•     g0=m(2);
• end
• if t==hardlim(w'*p)
•    n0=i;
•    break
• end  
• d=hardlim(w'*p(:,g0));
• w=w+lv*p(:,g0)*(t(:,g0)-d)';
• out=hardlim(w'*p);
• n0=v;
• end
• out0=hardlim(w'*ptest);/ D3 W3 D! c/ K% t3 t8 B
  

运行及结果

p

p =

     0     0     0     1     1     1
# T5 G% L! a, p  ?. f. ]# @     0     1     1     0     0     1- @# \" k$ E; [' D: ?5 y1 Q
     0     0     1     0     1     0

>> t

t =

     1     1     1     0     0     0
5 h2 s( B: W2 _: H- B     1     0     0     1     1     07 g4 X  R$ c- r. z& N
     1     1     0     1     0     1

>> ptest

ptest =

     0     1
0 w& y9 Y. j% B2 \     0     1. |2 S1 M) {' B2 A. C
     1     1

>> [out0 out w n0]=perception(p,t,ptest,1000,0.1)

out0 =

     1     0! d; V6 O  v! R# Y8 i
     1     0
8 Q" j* e1 E- [. q/ B     0     0

7 `8 y  _& ?- |, L/ V4 ^8 Y0 ^6 j
out =

     1     1     1     0     0     05 {* R& U1 q( m% V8 ~3 h
     1     0     0     1     1     0; E% m3 ~" ~5 G6 ~# D. G
     1     1     0     1     0     1

7 `' w* r/ y; D' i1 S
w =

   -0.2000    0.1000         03 K, p: B6 E9 v
    0.1000   -0.2000         0; h# F+ v* ]6 v
         0         0   -0.2000

. r8 P2 `& m( }! f  @3 }
n0 =

    12