%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
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% <html>
% <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td><b><font size="2">该案例作者申明:</font></b></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2">1:本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></a>里,对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html"><font color="#0000FF">该案例</font></a>提问,做到有问必答。</font></span></td></tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2">2:此案例有配套的教学视频,配套的完整可运行Matlab程序。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 3:以下内容为该案例的部分内容(约占该案例完整内容的1/10)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 4:此案例为原创案例,转载请注明出处(<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 6:您看到的以下内容为初稿,书籍的实际内容可能有少许出入,以书籍实际发行内容为准。</font></span></td> </tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 7:此书其他常见问题、预定方式等,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</font></span></td> </tr></table>
% </html>
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%% 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)
% noisy_array_one=array_one;
% noisy_array_two=array_two;
% for i=1:100
% a=rand;
% if a<0.3
% noisy_array_one(i)=-array_one(i);
% noisy_array_two(i)=-array_two(i);
% end
% end
%% 数字识别
% identify_one=sim(net,10,[],noisy_array_one');
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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%%
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% <html>
% <table align="center" > <tr> <td align="center"><font size="2">版权所有:</font><a
% href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a> <script
% src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table>
% </html>
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基于MATLAB实现的离散Hopfield神经网络的联想记忆数字识别(Maltab源代码+数据集+运行说明).zip (14个子文件)
案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别
data9.mat 194B
data1_noisy.mat 216B
data3.mat 192B
data0.mat 191B
data2.mat 205B
data8.mat 195B
data6.mat 195B
waiji.m 3KB
data2_noisy.mat 224B
data7.mat 191B
data1.mat 195B
data4.mat 195B
data5.mat 195B
chapter9.m 3KB
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