例 4.1 利用感知器神经网络解决一个简单的数据点分类问题:将四个数据
点分为两类,一类代号为 1,另一类代号为 0。由于在直角坐标系中,任何数据
点均可以用由横坐标和纵坐标组成的二维矢量来表示,所以四个数据点即构成
了四个二维输入矢量,即
输入矢量为
�
�
�
�
�
�
��
���
�
0.15.05.05.0
1.03.05.05.0
P
目标分类矢量为
� �
0011�t
解:程序如下:
%Example 4.1
%
close all
clear
clf reset
figure(gcf);
echo on
clc
%NEWP--创建感知器神经网络
%ADAPT--对感知器神经网络进行训练
%SIM--对感知器神经网络进行仿真
pause %%敲任意键开始
clc
%P 为输入矢量
P=[-0.5 -0.5 0.3 -0.1;
-0.5 0.5 -0.5 1];
%T 为目标矢量
T=[1 1 0 0];
%绘出待分类的数据点图
plotpv(P,T);
pause
clc
%创建感知器神经网络
net=newp([-1 1;-1 1],1);
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1}); %%绘制当前决策曲线
pause
clc
echo off
E=1;n=0;
echo on
clc
%训练感知器神经网络
while(sse(E))