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% 一个调用的例子
% 2007年3月 长沙理工大学电气与信息工程学院 陈众 Email: chenzhong74@126.com
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% 输入向量准备,1/4圆周上的四个向量
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N=4;
xita=0:pi/2/N:pi/2
X=[cos(xita'), sin(xita')];
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% 初始化ART2网络常数
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%输入向量长度
[n,m]=size(X)
output =4; %预备输出神经元个数
output=n;
a=10; % S = I+ a U
b=10; % V= f(x)+b f(q)
c=0.1;
d=0.95; %竞争胜利后的输出 %(c*d)/(1-d)<=1
e=0.000001; % 分母中使用,避免被0除
theta=1/(2*sqrt(m)); % f函数中使用
rho=0.99; % 警戒值
alpha=0.1;
%初始化连接矩阵内容,Wb, Wt由学习更新,
%这里不需要满足 lamdaN<.....<lamda2<lamda1的条件,软件程序可以自己找出第一个
WF1_F2 = ones(output,m) * ( 0.5 / (( 1 - d ) * sqrt(m)) ); %初始化
WF2_F1 = zeros(m,output); %初始化为0
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%循环样本数目次,预备依次输入样本
i=[3 2 4 1 5];
w=[];
for j = 1:1000
%输入向量准备
Input=X(i(mod(j,5)+1),:);
[u,J]=ART_Process(Input, output,a,b,c,d,WF1_F2,WF2_F1, rho,theta,e);
WF2_F1(:,J) = (u/(1-d))' ; %快速学习
WF1_F2(J,:) = u/(1-d);
w=[w;mod(j,5)+1,J];
end
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