hopfnet2.asv

Matlab写得神经网络的训练实例

function HOPFnet2()
T=[1 1;-1 1;-1 -1];
%建立网络，并且得到偏值和权值
[w,b]=solvehop(T)
%使用原始平衡点仿真网络
y=simuhop(T,w,b)
%使用一个随机点仿真网络，并绘制其达到稳定点的轨迹
a=rands(3,1);
[y,yy]=simuhop(a,w,b,20);
figure;axis([-1 1 1 -1 -1 1]);
set(gca,'box','on');axis manual;
hold on;plot3('T(1,:),T(2,:),T(3),:','r*');
hold on;
plot3(yy(1,1),yy(2,1),yy(3,1),'bx',yy(1,:),yy(2,:),yy(3,:));
xlabel('T(1),a(1)');ylabel('T(2),a(2)');zlabel('T(3),a(3)');