智能控制简明教程（第2版）-习题答案 (1).pdfVIP

第4章部分习题答案

4.5

程序如下。

clearall;

P=[0011;0101];%输入向量，即训练集

T=[1100];%输出向量

net=newp([-22;-22],1);%生成感知器，net是返回参数

net.iw{1}=[0.5,0.5];

net.b{1}=0.3;

he=plotpc(net.iw{1},net.b{1});

net.trainParam.epochs=15;%设置训练次数

net=train(net,P,T);%利用训练集对感知器进行训练

Q=[0011;0101];

Y=sim(net,Q)%Y是利用感知器net对Q进行分类的结果

figure;

plotpv(Q,Y);%画出输入的结果表示的点

he=plotpc(net.iw{1},net.b{1},he)%画出分类线

输出结果如图1所示。

图1题4.5输出结果

4.6

（1）以x1、x2、x3、x4为样本进行学习，结果如图2所示。

clearall;

P=[21-2-1;2-221];%输入向量，即训练集

T=[0101];%输出向量

net=newp([-22;-22],1);%生成感知器，net是返回参数

net.iw{1}=[0,0];

net.b{1}=0;

he=plotpc(net.iw{1},net.b{1});

net.trainParam.epochs=4;%设置训练次数

net=train(net,P,T);%利用训练集对感知器进行训练

Q=[21-2-1;2-221];

第（程教明简制控能智Y=sim(net,Q)%Y是利用感知器net对Q进行分类的结果

figure;

plotpv(Q,Y);%画出输入的结果表示的点

he=plotpc(net.iw{1},net.b{1},he)%画出分类线

2

）版

图2题4.6（1）输出结果

（2）以x1、x2、x3、x4、x1、x2为样本进行学习，结果如图3所示。

clearall;