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%% 清空環(huán)境變量
clc
clear
%% 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
load data1 array_one
load data2 array_two
%% 訓(xùn)練樣本（目標(biāo)向量）
T=[array_one;array_two]';
%% 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)
net=newhop(T);
%% 數(shù)字1和2的帶噪聲數(shù)字點(diǎn)陣（隨機(jī)法）
noisy_array_one=array_one;
noisy_array_two=array_two;
for i=1:100
a=rand;
if a<0.1
noisy_array_one(i)=-array_one(i);
noisy_array_two(i)=-array_two(i);
end
end
%% 數(shù)字識(shí)別
% identify_one=sim(net,10,[],noisy_array_one');
noisy_one={(noisy_array_one)'};
identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one);
identify_one{10}';
noisy_two={(noisy_array_two)'};
identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two);
identify_two{10}';
%% 結(jié)果顯示
Array_one=imresize(array_one,20);
subplot(3,2,1)
imshow(Array_one)
title('標(biāo)準(zhǔn)(數(shù)字1)')
Array_two=imresize(array_two,20);
subplot(3,2,2)
imshow(Array_two)
title('標(biāo)準(zhǔn)(數(shù)字2)')
subplot(3,2,3)
Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20);
imshow(Noisy_array_one)
title('噪聲(數(shù)字1)')
subplot(3,2,4)
Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20);
imshow(Noisy_array_two)
title('噪聲(數(shù)字2)')
subplot(3,2,5)
imshow(imresize(identify_one{10}',20))
title('識(shí)別(數(shù)字1)')
subplot(3,2,6)
imshow(imresize(identify_two{10}',20))
title('識(shí)別(數(shù)字2)')
到此，相信大家對(duì)“matlab離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是什么”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
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