📄 performance_of_three_class_problem.m
字号:
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% Performance of Problem 2:Three Class Problem %
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%感知器神经元的输入/目标向量
P=[1 0 3 2 2 1 -1 -2 -1;
1 2 1 -1 0 -2 2 1 1];
T=[ 0 0 0 0 0 0 1 1 1;
0 0 0 1 1 1 0 0 0];
%绘制感知器神经元的输入/目标向量
plotpv(P,T);
%建立一个感知器神经网络
net=newp([-1.5 1;-1.5 1],2);
%感知器在训练之前的输出
Y=sim(net,P);
plot(P,T,P,Y,'o');
%对感知器训练20次
net.trainParam.epochs=20;
net=train(net,P,T);
%感知器在训练之后的输出
Y=sim(net,P);
%利用平均绝对误差mae计算网络的性能
err4=0.2*mae(Y-T);
figure;
plot(P,T,P,Y,'o');
%-------------------------result-------------------------%
%结果是感知器在被训练6次之后的输出符合要求,平均绝对误差减为0%
%--------------------------------------------------------%
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