Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 165 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

165

–1

Пример 6.6. Пусть точки притяжения сети Хопфилда заданы на

плоскости в углах прямоугольника (рис. 6.10):

>> T = [+1 –1; –1 +1; +1 +1; –1 –1];

>> T = T';

>> plot(T(1,:),T(2,:),'ro','MarkerSize',13), hold on;

>> axis([–1.2 1.2 –1.2 1.2]);

>> title('Hopfield Network State Space');

>> xlabel('x');

>> ylabel('y');

>> net = newhop(T);

Рассмотрим процесс изменения состояний сети Хопфилда для

нескольких случайных точек:

>> for i = 1:5

a = {rands(2,1)};

[y,Pf,Af] = sim(net,{1 20},{},a);

record = [cell2mat(a) cell2mat(y)];

start = cell2mat(a);

plot(start(1,1),start(2,1),'kx',record(1,:),

Рис. 6.10. Координаты точек притяжения сети Хопфилда

-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

Hopfield Network State Space