p2.asv

神经网络的很好分类例子

clc;clear;
p=[0.7 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5;
     1.8 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3];                       %p为输入向量
  t=[1 0 0 1 1 1 0 0;
      0 0 0 1 1 1 1 1];                         %t为目标向量
  plotpv(p,t);
  net=newp([-1.5 1;-1.5 1],2);                          %建立一个双神经元感知器
  plotpv(p,t);
  linehandle=plotpc(net.iw{1}, net.b{1});                %绘制感知器分类线
  e=1;
net=init(net);                                     %初始化神经网络
  linehandle=plotpc(net.iw{1}, net.b{1});               %绘制初始化感知器后的分类线
while(sse(e))                                     %修正感知器网络
[net,y,e]=adapt(net,p,t);
linehandle=plotpc(net.iw{1}, net.b{1},linehandle);
drawnow;
end



P=[0.7;0.9];
a=sim(net,P);                                    %对输入向量P进行仿真
plotpv(P,a)
thepoint=findobj(gca,'type','line');
set(thepoint,'color','red');
hold on;                                        %在原图上继续作图，不覆盖原图像
plotpv(p,t)
plotpc(net.iw{1}, net.b{1});                        %绘制分类线
hold off;