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);
  

运行及结果

p

p =

     0     0     0     1     1     1
4 d* T$ a' f  y' J( E! N     0     1     1     0     0     1
     0     0     1     0     1     0

>> t

t =

     1     1     1     0     0     0
4 B  I3 W6 v" o! |, U* _1 [8 S     1     0     0     1     1     0
; b5 J: N/ j# T7 e. }7 O0 ^& k     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
# J+ H' p6 X% O  _5 x     1     0
     0     0

! V$ @! }6 E! Z! v: H+ fout =

     1     1     1     0     0     0
     1     0     0     1     1     0
( @, d% v  |7 ]; G2 G     1     1     0     1     0     1

' |* Y9 b& A3 j( q" e5 m; Nw =

   -0.2000    0.1000         0
, f( M- Z9 c. Z) }    0.1000   -0.2000         0
# D6 P( c2 h! N+ t         0         0   -0.2000

, ~2 W( @3 B% o7 M0 S# Hn0 =

    12

% c; ]5 O4 l- Y# I+ q# T" A' E" d  R. Z

CCxiaom

实现单层计算单元的感知网络MATLAB代码