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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);6 y+ l% e0 [2 B. a+ [4 [
运行及结果 p p = 0 0 0 1 1 1) k7 \8 v" Y/ f; z- t
0 1 1 0 0 15 n$ J- N+ I; }5 M: d. D- W, R% l
0 0 1 0 1 0 >> t t = 1 1 1 0 0 0
/ T' n: c* j, K# U; h- G 1 0 0 1 1 0" f9 N, }3 e I6 Q% N* r, z, ~8 N
1 1 0 1 0 1 >> ptest ptest = 0 15 o( Y# ?1 H' y' r
0 1
; p' a( b% G4 D ` 1 1 >> [out0 out w n0]=perception(p,t,ptest,1000,0.1) out0 = 1 0
1 O* ^/ n1 x0 H1 A& `3 i 1 0
/ s2 F2 v6 j2 S, l; X i6 e 0 0
" e; e# M4 o Iout =
1 1 1 0 0 0
# I3 K+ x* ^+ i2 ^: E4 V$ K; Y8 ` 1 0 0 1 1 0
0 D0 H$ K h6 K" k! _5 g0 r9 a 1 1 0 1 0 1 ~6 h, X6 w" O7 ^
w = -0.2000 0.1000 01 L* }! k" Y6 S% Q" T. C
0.1000 -0.2000 0
7 A2 p( P$ s, J% T* {- T1 L* A5 i 0 0 -0.2000 & K/ b' Z/ z9 n: ^/ E
n0 = 12 . c3 N! E! n1 `. y4 T. l
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