给定一个样本输入向量P,和目标向量T,设计单层感知机进行分类

MATLAB神经网络编程(一)——感知器 《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记 第四章 前向型神经网络 4.1 感知器网络 本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记,其中涉及的源码、公式、原理都来自此书,若有不理解之处请参阅原书。 感知器可以说是最早的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),单层感知器是一个具有一层神经元、采用阈值激活函数的前向神经网络网络。感知器的输出一 阅读详情
 P=[-0.5 -0.6 0.7; 0.8 0 0.1];
T=[1 1 0];
net=newp([-1 1;-1 1],1);
%返回画线的句柄,下一次绘制分类线时将旧的删除
handle=plotpc(net.iw{1},net.b{1});
%设置训练次数最大为10次
net.trainParam.epochs = 10;
net=train(net,P,T);
%给定的输入向量
Q=[0.6 0.9 -0.1; -0.1 -0.5 0.5];
Y=sim(net,Q);
figure;
%绘制分类线
plotpv(Q,Y);
handle=plotpc(net.iw{1},net.b{1},handle)


 

图形如下:

 

神经网络模型之BP算法及实例分析 神经网络BP算法及预测实例 阅读详情

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xiaoding133
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