CAMC进行污染等级识别
clear all;
p=[0.056 0.084 0.031 0.038 0.022;0.040 0.055 0.100 0.110 0.073;0.030 0.090
0.068 0.180 0.039;
0.069 0.084 0.027 0.050 0.089;0.084 0.066 0.029 0.320 0.041;0.064 0.072
0.020 0.250 0.038;
0.038 0.130 0.079 0.170 0.043;0.048 0.089 0.062 0.260 0.036];
t=[0 0 0 0 1 1 1 1]; %污染等级1设为0，等级2设为1
net=newp([0 0.5;0 0.5;0 0.5;0 0.5;0 0.5],1); %创建5个输入单神经元的传感器
net=init(net);
net.trainparam.epochs=500; %设置训练次数
[net,tr]=train(net,p,t); %结果显示训练151步，达到误差要求
p1=[0.0520 0.0740;0.0840 0.0830;0.0210 0.1050;0.0370 0.1900;0.022
1.000];
%未知样品
t1=sim(net,p1); %对未知样品仿真
