代码搜索：L
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代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/355155/10290293
txt l7.8.txt
%拓扑结构
pos=randtop(2,3)
plotsom(pos)
%hextop生成随机网格结构8*10
pos=randtop(8,10);
plotsom(pos)
www.eeworm.com/read/355155/10290297
txt l7.13.txt
%2*3六角形拓扑结构，设计SOFM网络
net=newsom([0 2;0 1],[2 3]);
%输入向量
P=[.1 .3 1.2 1.1 1.8 1.7 .1 .3 1.2 1.1 1.8 1.7;...
.2 .1 .3 .1 .3 .2 1.8 1.8 1.9 1.9 1.7 1.8];
%显示输入向量和初始网络
cla
plot(P(1,:),P(2,:),'o'
www.eeworm.com/read/355155/10290301
txt l7.16.txt
%clear清空工作区间，输入和期望
clear
P=[-3 -2 -2 0 0 0 0 2 2 3;0 1 -1 2 1 -1 -2 1 -1 0];
Tc=[1 1 1 2 2 2 2 1 1 1];
%显示
plotvec(P,Tc)
%目标向量，稀疏矩阵
T=ind2vec(Tc);
targets=full(T)
%LVQ网络
net=newlvq(minmax(P)
www.eeworm.com/read/355155/10290306
txt l7.5.txt
%向量分类
p=[.1 .8 .1 .9;.2 .9 .1 .8];
%范围，2个神经元
net=newc([0 1;0 1],2);
%参数，训练
net.trainParam.epochs=500;
net=train(net,p);
%训练函数
net.trainFcn
%验证
a=sim(net,p)
ac=vec2ind(a)
%观察
wts=net.IW{1,
www.eeworm.com/read/355155/10290317
txt l7.11.txt
%矩形拓扑结构
pos=gridtop(2,3)
plotsom(pos)
%计算距离矩阵
d=boxdist(pos)
%计算link距离
dlink=linkdist(pos)
www.eeworm.com/read/355155/10290321
txt l7.6.txt
%拓扑结构
pos=gridtop(2,3)
plotsom(pos)
%gridtop生成矩形网格结构8*10
pos=gridtop(8,10);
plotsom(pos)
www.eeworm.com/read/355155/10290326
txt l7.2.txt
%向量获取
P=[1 0];
T=[0.1826 0.6325;0.3651 0.3162;0.5477 0.3162;0.7303 0.6325];
%网络初始化
[R,Q]=size(P);
[S,Q]=size(T);
W=zeros(S,R);
max_epoch=10;
lp.lr=0.3;
%Outstar网络训练
for epoch=1:max_epoch
fo
www.eeworm.com/read/355155/10290330
txt l7.1.txt
%向量分类
P=[0.1826 0.6325;0.3651 0.3162;0.5477 0.3162;0.7303 0.6325];
T=[1 0];
%网络初始化
[R,Q]=size(P);
[S,Q]=size(T);
W=zeros(S,R);
max_epoch=10;
lp.lr=0.7;
%Instar网络训练
for epoch=1:max_epoch
for
www.eeworm.com/read/355155/10290332
txt l7.14.txt
%2*3六角形拓扑结构，设计SOFM网络
net=newsom([0 2;0 1],[2 3]);
%输入向量
P=[.1 .3 1.2 1.1 1.8 1.7 .1 .3 1.2 1.1 1.8 1.7;...
.2 .1 .3 .1 .3 .2 1.8 1.8 1.9 1.9 1.7 1.8];
%显示输入向量和初始网络
cla
plot(P(1,:),P(2,:),'o'
www.eeworm.com/read/355155/10290338
txt l7.12.txt
%2个向量
W1=[1 2;3 4;5 6]
P1=[1;1]
%向量之间的mandist距离
Z1=mandist(W1,P1)