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1、神经网络MATLAB程序%根据预测方法得到输入向量和目标向量P=[0.44130.47070.69530.81330.43790.46770.69810.80020.45170.47250.70060.8201;0.43790.46770.69810.80020.45170.47250.70060.82010.45570.47900.70190.8211;0.45170.47250.70060.82010.45570.47900.70190.82110.46010.48110.71010.8298;]';T=[0.45570.47900.70190.8211;0.46010.48110.7
2、1010.8298;0.46120.48450.71880.8312]';%输入向量的取值范围为[01]，用threshold来标记threshold=[01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01];%创建一个Elman神经网络，隐含层的神经元个数为17个，4个输出层神经元，隐含层激活函%数为tansig，输出层激活函数为purelinnet=newelm(threshold,[17,4],{'tansig','purelin'});net.trainParam.epochs=3000;net=init(net);net=train(net,P,T);%输入测试
3、数据P_test=[0.45570.47900.70190.82110.46010.48110.71010.82980.46120.48450.71880.8312]';T_test=[0.46150.48910.72010.8330]';y=sim(net,P_test)%在测试数据下，计算网络的输出和实际目标向量之间的差值error=y-T_test;%在坐标平面上画出差值曲线plot(1:4,error,'-');程序运行后，结果如图2-29所示，命令行窗口中的结果如下：……TRAINGDX,Epoch2950/3000,MSE2.65822e-005/0,Gradient0./1e
4、-006TRAINGDX,Epoch2975/3000,MSE2.64788e-005/0,Gradient0./1e-006TRAINGDX,Epoch3000/3000,MSE2.6293e-005/0,Gradient0./1e-006TRAINGDX,Maximumepochreached,performancegoalwasnotmet.y=0.47610.49160.72170.8344Hopfield%数字1的点阵表示one=[-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-
5、1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1-1-1-11111-1-1-1];%数字2的点阵表示two=[11111111-1-111111111-1-1-1-1-1-1-1-111-1-1-1-1-1-1-1-111-1-111111111-1-111111111-1-111-1-1-1-1-1-1-1-111-1-1-1-1-1-1-1-111111111-1-111111111-1-1];%设定网络的目标向量T=[one;two]';%创建一个Hopfield神经网络net=newhop(
6、T);%给定一个受噪声污染的数字2的点阵，所谓噪声是指数字点阵中某些本应为1的方块变成了-1no2={[111-111-11-1-111111111-1-1-11-11-1-111-1-1-1-11-11-111-1-111111111-1-111111111-1-111-1-1-1-1-1-1-1-111-1-1-1-1-1-1-1-1111-11111-1-111-111111-1-1]'};%对网络进行仿真，网络的仿真步数为5tu2=sim(net,{1,5},{},no2)%输出仿真结果向量矩阵中的第3列向量，并将其转置tu2{3}'程序运行后，在命令行窗口得到下面的结果：ans=
7、Columns1through2111111111-1-111111111-1-1-1Columns22through42-1-1-1-1-111-1-1-1-1-1-1-1-111-1-111Columns43through63111111-1-111111111-1-111-1Columns64through84-1-1-1-1-1-1-111-1-1-1-1-1-1-1-11111Columns85through1
