生物技术

开发平台：

Matlab

zuoyee2.m：源码内容

							p1=[px1;py1]';
p2=[px2;py2]';
p=[p1;p2]';
t=[zeros(250,1);ones(250,1)]';
%在坐标图上绘出样本点
plotpv(p,t);
%建立一个感知器网络
net=newp([-15,20;-15,20],1);
%训练感知器神经网络
net.trainParam.epochs = 20; %设置网络的最大训练次数为20次
[net,tr]=train(net,p,t);%训练单层感知器神经网络
iw1=net.iw{1}%输出训练后的权值
b1=net.b{1}%输出训练后的阀值
epoch1=tr.epoch %输出训练过程经过的每一步长
perf1=tr.perf %输出每一步训练结果的误差
figure(1)
plotpv(p,t);%在坐标图上绘出样本点
plotpc(iw1,b1);%在坐标图上绘出网络的分类线
%选择10个点来测试网络
testpoints=[5.8	17.5	-0.9	5	3.583	11 10 8.3	2.5	2.3;
-9.95	-0.6	-3.4	-5.5	-3.8	-8.0	11.5	12.6	13.6	16];
a=sim(net,testpoints);
%在坐标图上绘出网络的分类结果
figure(2)
plotpv(testpoints,a);

						