art1.m

MATLAB工具箱的神经网络理论与应用程序源代码

%
P = [ 1 1 0 1 0 1 1 0;			% 待分类的输入样本
    0 1 1 0 1 1 1 0;
    1 0 0 0 0 0 0 1; 
    1 1 1 0 1 1 1 0;
    0 1 1 1 0 1 1 0;
    1 1 0 1 0 1 1 1;
    0 0 1 0 1 0 1 1;
    0 0 1 0 1 0 0 0;
    1 1 1 0 1 0 0 1;
    0 1 0 1 0 1 1 0;
    1 1 0 0 0 1 1 1;
    0 0 1 0 1 0 0 0;
    0 0 1 0 1 1 0 0 ];
[R,Q] = size(P); 
S = 3;							% 选择初始输出节点
W0 = ones(S,R);					% 网络初始权值
lr = 1; 							% 选择学习速率
r = 0.85;							% 选择相似度	
disp('Pass 1');						 
W = sima1(W0,P,lr,r,1);				% 第一次运行ART1网络训练程序
disp('Pass 2');						% 将运行结果W作为初始权值，
W = sima1(W,P,lr,r,1);				% 进行第二次运行ART1网络训练程序
disp('Pass 3');						
W = sima1(W,P,lr,r,1);				% 进行第三次运行ART1网络训练程序
W1 = W'						
%end