linennet_146.m

单层线性神经网络实例

% 本例设计一个单层线性网络，该网络有3个输入，4个输出。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc

% INITLIN -对线性层初始化
% SIMULIN -对线性层仿真
% TRAINWH -采用Widrow-Hoff规则训练线性层
pause  
clc
% P 为输入向量
P=[+1.0 +1.5 +1.2 -0.3
   -1.0 +2.0 +3.0 -0.5
   +2.0 +1.0 -1.6 +0.9];
% T 为目标向量
T = [+0.5 +3.0 -2.2 +1.4
     +1.1 -1.2 +1.7 -0.4
     +3.0 +0.2 -1.8 -0.4
     -1.0 +0.1 -1.0 +0.6];
pause 
clc

[w,b]=initlin(P,T);
echo off
k=pickic;
if k==2
    w=[+1.9978 -0.5959 -0.3517;
       +1.5543 +0.0531 +1.3660;
       -1.0672 +0.3645 -0.9227;
       -0.7747 +1.3839 -0.3384];
    b=[+0.0746;-0.0642;-0.4256;-0.6433];
end
echo on
clc
me=400;%最大训练步数
eg=0.0001;%误差指标
[w,b,epochs,errors]=trainwh(w,b,P,T,[NaN me eg NaN]);
%pause;
%clc
%barerr(T-simulin(P,w,b));
pause
clc
p=[1;-1;2];
a=simulin(p,w,b)
echo off