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根据神经网络的相关原理

one=[-1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 ...
    -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 ...
    -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -1];
two=[1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 ...
    1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 ...
    1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1];
T=[one;two]';
net=newhop(T);
no2={[1 1 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 ...
    1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 ...
    1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1]'};
tu2=sim(net,{1,5},{},no2);
if tu2{3}'==one
    disp('The number is one')
else if tu2{3}'
        disp('The number is two')
    end
end