k1.m

MATLAB工具箱的神经网络理论与应用程序源代码

%例6.3, k1.m
%
P=[0.1826 0.6325;
    0.3651 0.3162;
    0.5477 0.3162;
    0.7303 0.6325];
T=[1 0];                          %目标值
[R,Q]=size(P);                   
[S,Q]=size(T);
W=zeros(S,R);                     %赋内星网络初始权值
%B=-0.95*ones(S,1);                %赋内星网络初始偏差
max_epoch=10;                     %赋最大循环次数
lp.lr=0.7;                          %赋学习速率
for i=1:max_epoch
    for q=1:Q
        A=T(:,q);
        dW=learnk(W,P(:,q),[],[],A,[],[],[],[],[],lp);
                                 %权值的修正值
        W=W+dW;                %新的权值
    end
end
W                                %输出最后权值
W*P                              %输出最后输出