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);
  # `' a# l' d2 u

运行及结果

p

p =

     0     0     0     1     1     1
: G" u2 y( r1 |) p" w     0     1     1     0     0     1
     0     0     1     0     1     0

>> t

t =

     1     1     1     0     0     0
     1     0     0     1     1     0
     1     1     0     1     0     1

>> ptest

ptest =

     0     1
% ?, |3 o) i' [* v& E! `3 d  _, [     0     1
# O# D6 Z. k  l% x5 i- T9 n     1     1

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

out0 =

     1     0
2 U( ~# c% S- o( ^& \6 E     1     0
6 b. P) a' W4 A6 }) R! T) m     0     0

out =

     1     1     1     0     0     0
     1     0     0     1     1     0
: e, y! h3 @) i+ |* G- ]     1     1     0     1     0     1

6 D; Q2 T2 `# l. e- k: v: Pw =

   -0.2000    0.1000         0
( E. i1 k: c" a. [  M    0.1000   -0.2000         0
         0         0   -0.2000

1 _/ Q: p4 M" kn0 =

    12

CCxiaom

实现单层计算单元的感知网络MATLAB代码