g1.m

创建感知器神经网络 并对其进行训练 计算运行时间 matlab7.0环境运行无误

%创建感知器神经网络并对其进行训练，再用利用训练好的感知网络进行分类
tic
close all
clear
clf reset
figure(gcf);
echo on
clc

pause
clc
%P为输入量
P = [-0.5 -0.4 0.3 -0.1;0.1 -0.7 -0.5 1];
%T为目标矢量
T = [1 0 0 1];
%绘出待分类的数据点图
plotpv(P,T);
pause
clc
%创建感知神经网络
net=newp(minmax(P),1);
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1});%绘制当前决策曲线
pause
clc
echo off
E=1;n=0;
echo on
clc
%训练感知器神经网络
while(sse(E))
    [net,y,E]=adapt(net,P,T);
    n=n+1;
    perf(n)=sse(E);
    linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);drawnow; %绘制分类曲线
end
n
W=net.IW{1}
b=net.b{1}
pause
clc
%绘制误差变化曲线
plot(perf);
pause
clc
%利用训练好的感知网络进行分类
p=[1.1;0.4];%新的数据点
a=sim(net,p)
plotpv(p,a);%绘制新的数据点
pause
clc
%绘制新的分类结果
hold on;
plotpv(P,T);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});
toc
echo off