神经网络理论与MATLAB R2007实现

基本信息

• 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2007年9月1日)
• 丛书名: MATLAB应用技术
• 平装: 336页
• 语种： 简体中文
• 开本: 16开
• ISBN: 7121040891, 9787121040894
• 条形码: 9787121040894
• 商品尺寸: 25.6 x 18.2 x 1.6 cm
• 商品重量: 621 g
  

1. %创建一个感知器网络，参见2.3节
   
2. net = newp([0 1;-2 2],1);
   
3. %感知器的P和阈值
   
4. net.iw{1,1}
   
5. net.b{1}
   
6. P = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
   
7. T = [0 0 0 1];
   
8. %对感知器进行训练
   
9. net = train(net,P,T);
   
10. net.iw{1,1}
    
11. net.b{1}
    
12. %初始化感知器
    
13. net = init(net);
    
14. net.iw{1,1}
    
15. net.b{1}

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2.2

1. z1 = [1 2 4;3 4 1];
   
2. z2 = [-1 2 2; -5 -6 1];
   
3. b=[0;-1];
   
4. con1=concur(b,3);
   
5. n1 = netsum(z1,z2)
   
6. n2 = netprod(z1,z2)
   
7. n3 = netsum(z1,z2,con1)

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2.3

1. n = -5:0.1:5;%以0.1为步长，建立一个数组
   
2. a = hardlim(n);
   
3. b = hardlims(n);
   
4. plot(n,a,'bo');
   
5. hold on
   
6. plot(n,b,'r.');
   
7. hold on

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2.4

1. p = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
   
2. t = [0 0 0 1];
   
3. %绘制输入向量和目标向量
   
4. plotpv(p,t)
   
5. %创建一个感知器网络
   
6. net = newp(minmax(p),1);
   
7. %设定权值
   
8. net.iw{1,1} = [-1.2 -0.5];
   
9. %设定阈值
   
10. net.b{1} = 1;
    
11. plotpc(net.iw{1,1},net.b{1})

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2.6

1. P = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
   
2. T = [0 1 1 1];
   
3. net=newp(minmax(P),1);
   
4. Y = sim(net,P)
   
5. net.trainParam.epochs = 20;
   
6. net = train(net,P,T);
   
7. Y = sim(net,P)
   
8. err1=mae(Y-T)

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2.7

1. P = [0 0.5 1.2 20; 0 0.6 1.1 90];
   
2. T = [0 1 0 1];
   
3. net=newp(minmax(P),1);
   
4. net.trainParam.epochs=200;
   
5. net=train(net,P,T);
   
6. figure;
   
7. plotpv(P,T);
   
8. plotpc(net.iw{1},net.b{1});

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2.8

1. P = {1 3 1 2 5 6};
   
2. Pi = {1 2};%两个初始输入延迟
   
3. T = {4.0 6.1 4.0 6.0 7.0 8.0};
   
4. net = newlind(P,T,Pi);
   
5. Y = sim(net,P,Pi)

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2.11

1. %创建一个BP网络
   
2. net = newff([-2 2],[4 1],{'tansig','purelin'},'trainlm','learngdm','msereg');
   
3. p = [-2 -1 0 1 2];
   
4. t = [0 1 1 1 0];
   
5. y = sim(net,p)
   
6. %误差向量
   
7. e = t-y  
   
8. %设置性能参数
   
9. net.performParam.ratio = 20/(20+1);  
   
10. perf = msereg(e,net)

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