MATLAB笔记

代码

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P=[0 0 1 1;0 1 0 1];        		     %输入向量
T=[0 1 1 1];                                 %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp');    %建立感知器神经网络
net=train(net,P,T);                          %对网络进行训练
Y=sim(net,P);                                %对网络进行仿真
plotpv(P,T);                   %绘制感知器的输入向量和目标向量，绘制样本点
plotpc(net.iw{1,1},net.b{1});               %在感知器向量图中绘制分界线
B=sim(net,[0.7,0.7]') %测试B的值为1 因为该点在斜线的上方。

newp 函数则是用来创建感知器神经网络的，其需要四个参数。

第一个参数： 输入向量的每一行的最大值 和最小值组成的矩阵。 所以每一行只有2个元素。如本篇源码中的P矩阵，对应的矩阵元素则为：

minmax(p);
ans=[0 1;0 1];

第二个参数：构造的神经元个数
第三个参数：激活函数的设置，可设置为hardlim函数或者hardlins函数，默认为 hardlim函数。hardlim函数称为阈值型激活函数，比如你满足某个条件你就输出为1 ，不满足条件就输出为0。

第四个参数：学习修正函数的设置，可设置为learnp函数或者learnpn函数，默认为learnp函数。