利用MATLAB实现单层计算单元的感知网络代码设计

mytomorrow

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);
  - \; \# ]; r  i& ]0 t! d

运行及结果

p

p =

     0     0     0     1     1     1
     0     1     1     0     0     1
8 M, W0 M0 U: L. q- z     0     0     1     0     1     0

>> t

t =

     1     1     1     0     0     0
3 K8 y2 L: g! [1 C  ?. M% q; c     1     0     0     1     1     0
2 t2 U2 V% K( I2 j0 T. s, _     1     1     0     1     0     1

>> ptest

ptest =

     0     1
     0     1
     1     1

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

out0 =

     1     0
     1     0
     0     0

$ z( \* P/ t" f, s1 N$ D# Jout =

     1     1     1     0     0     0
     1     0     0     1     1     0
: z) `8 \% |8 d( {5 e& m     1     1     0     1     0     1

9 ]! q+ d9 D0 o* t- y: gw =

   -0.2000    0.1000         0
8 x7 Z5 X& m: T" a8 C# @    0.1000   -0.2000         0
         0         0   -0.2000

n0 =

    12

* K2 N; B. v, Y4 y

CCxiaom

实现单层计算单元的感知网络MATLAB代码