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MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱中newhop()函數(shù)采用的權值修正法是正交化法，不是采用前面的外積法。通過正交化法設計Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡權系數(shù)矩陣：
保證系統(tǒng)在一部工作室的穩(wěn)定性，即它的權值是對稱的；
保證所有要求記憶的穩(wěn)定平衡點都能收斂到自己；
使偽穩(wěn)定點的數(shù)目盡可能地少；
使穩(wěn)定點的吸引力盡可能地大。
%% 清空環(huán)境變量
clear
clc
%% 導入數(shù)據(jù)
load class.mat
%% 目標向量
T=[class_1 class_2 class_3 class_4 class_5];
%% 創(chuàng)建網(wǎng)絡
net=newhop(T);
%% 導入待分類樣本
load sim.mat
A={[sim_1 sim_2 sim_3 sim_4 sim_5]};
%% 網(wǎng)絡仿真
Y=sim(net,{25 20},{},A);
%% 結果顯示
Y1=Y{20}(:,1:5);
Y2=Y{20}(:,6:10);
Y3=Y{20}(:,11:15);
Y4=Y{20}(:,16:20);
Y5=Y{20}(:,21:25);
%% 繪圖
result={T;A{1};Y{20}};
figure
for p=1:3
for k=1:5
subplot(3,5,(p-1)*5+k)
temp=result{p}(:,(k-1)*5+1:k*5);
[m,n]=size(temp);
for i=1:m
for j=1:n
if temp(i,j)>0
plot(j,m-i,'ko','MarkerFaceColor','k');
else
plot(j,m-i,'ko');
end
hold on
end
end
axis([0 6 0 12])
axis off
if p==1
title(['class' num2str(k)])
elseif p==2
title(['pre-sim' num2str(k)])
else
title(['sim' num2str(k)])
end
end
end
%
noisy=[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];
y=sim(net,{5 100},{},{noisy});
a=y{100};
讀到這里，這篇“matlab怎么實現(xiàn)離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的分類”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內(nèi)容的文章，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
重慶分公司
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