📄 example23.m
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%perc3
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figure('name','训练过程图示','numbertitle','off');
%初始化、赋值
P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5;1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3];
T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0;0 0 0 0 0 1 1 1 1 1];
[R,Q]=size(P);[S,Q]=size(T);[W0,B0]=rands(S,R);
disp_freq=1; %每训练一次,显示一次
max_epoch=str2num(max_epoch); %设置最大循环次数
TP=[disp_freq max_epoch]; %给TP 赋值
%训练网络、修正权值
[W,B,epochs]=trainp(W0,B0,P,T,TP)
%绘制训练后的分类结果
%V=[-2 2 -3 3]; %取一数组限制坐标数值大小
plotpv(P,T); %在输入矢量空间绘制输入矢量和目标矢量的位置
axis('equal'); %令横坐标和纵坐标等距离长度
title('Input Vector Graph'); %写图标题
xlabel('p1'); %写横轴标题
ylabel('p2'); %写纵轴标题
hold on %当前图形模式打开
plotpc(W0,B0,'-'); %绘制初始分类线
linehandle=findobj(gca,'type','line');
set(linehandle,'LineStyle','--','Color','m'); %设定初始分类线的线型和颜色
echo off
plotpc(W,B); %绘制最终分类线
hold off %关闭
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