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《神经网络理论与Matlab R2007实现》（程序代码）

%输入向量P及其类别C
P=[-6 -4 -2  0 0 0 0 2 4 6; 0 2 -2 1 2 -2 1 2 -2 0];
C=[1 1 1 2 2 2 2 1 1 1];
%将类别向量C转换为目标向量T
T=ind2vec(C);
%绘制输入向量P
plotvec(P,C,'*r');
axis([-8 8 -3 3]);
hold on;
%网络创建
%竞争层有5个神经元
net = newlvq(minmax(P),5,[0.6 0.4]);
%求网络竞争层的初始权值w1
w1=net.IW{1};
w1
%将输入向量和权值向量绘制在一张图上
plot(w1(1,1),w1(1,2),'+r');
axis([-8 8 -3 3]);
hold off;
%网络训练
%训练步数为100
net.trainParam.epochs=100;
net=train(net,P,T);
%将输入向量和训练后的权值向量绘制在一张图上
plotvec(P,C,'*r');
hold on;
plotvec(net.IW{1}',vec2ind(net.LW{2}),'+');
axis([-8 8 -3 3]);
hold off;
%在两类中分别指定两个点，测试网络的性能
p=[0 1;0.2 0];
y=sim(net,p);
yc=vec2ind(y)
yc