1、首先数据初始化,定义输入和目标输出。
2、使用newp建立感知机网络,输出神经元个数为1,激活函数和学习函数使用默认的hardlim和learnp。sim函数计算的A为当前网络输出。
3、定义训练最大轮数并训练网络。
4、输出网络权值和偏差,并给出训练后的网络的输出。
5、运行后,显示初始网络的输出如图。
6、训练轮数和时间,在2016a中是以窗口的形式显示出来的。
7、训练后的网络的权重和偏差以及训练后网络的输出为:
1、首先数据初始化,定义输入和目标输出。
2、使用newp建立感知机网络,输出神经元个数为1,激活函数和学习函数使用默认的hardlim和learnp。sim函数计算的A为当前网络输出。
3、定义训练最大轮数并训练网络。
4、输出网络权值和偏差,并给出训练后的网络的输出。
5、运行后,显示初始网络的输出如图。
6、训练轮数和时间,在2016a中是以窗口的形式显示出来的。
7、训练后的网络的权重和偏差以及训练后网络的输出为: