hop6.m

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用

%例5.6, hop6.m
%
T=[1 1 -1 1;
   -1 1 1 -1;
   -1 -1 -1 1;
   1 1 1 1;
   -1 -1 1 1];
net=newhop(T);                        %创建Hopfield网络
w=net.lw{1,1},b=net.b{1}                %输出权值和偏差
A=hardlims(w*T+b*ones(1,4))            %验证自身收敛情况
P=rands(5,8) ;                          %随机输入8组点
Ptest={P};
[Z,Pf,Af] = sim(net,{8,60},[],Ptest);         %仿真输出
Z{60}                                 %循环60次后的输出结果