%% 学习目标:Hopfield神经网络的联想记忆数字识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 数据导入
load data1 array_one
load data2 array_two
%% 训练样本(目标向量)
T=[array_one;array_two]';
%% 创建网络
net=newhop(T);
%% 数字1和2的带噪声数字点阵(固定法)
load data1_noisy noisy_array_one
load data2_noisy noisy_array_two
%% 数字1和2的带噪声数字点阵(随机法)
%% 数字识别
noisy_one={(noisy_array_one)'};
identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one);
identify_one{10}';
noisy_two={(noisy_array_two)'};
identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two);
identify_two{10}';
%% 结果显示
Array_one=imresize(array_one,20);
subplot(3,2,1)
imshow(Array_one)
title('标准(数字1)')
Array_two=imresize(array_two,20);
subplot(3,2,2)
imshow(Array_two)
title('标准(数字2)')
subplot(3,2,3)
Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20);
imshow(Noisy_array_one)
title('噪声(数字1)')
subplot(3,2,4)
Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20);
imshow(Noisy_array_two)
title('噪声(数字2)')
subplot(3,2,5)
imshow(imresize(identify_one{10}',20))
title('识别(数字1)')
subplot(3,2,6)
imshow(imresize(identify_two{10}',20))
title('识别(数字2)')
%%
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1、资源内容:基于Matlab实现离散Hopfield神经网络联想记忆数字识别(源码+数据).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的学习者,作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
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基于Matlab实现离散Hopfield神经网络联想记忆数字识别(源码+数据)
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shibie.m 1KB
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资源评论
- 一帆风顺7122023-12-25内容与描述一致,超赞的资源,值得借鉴的内容很多,支持!
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