www.gusucode.com > matlab神经网络原理与实例精解 本书源文件 > 第9章 反馈神经网络/example9_4.m
% example9_4.m T = [-1 -1 1; 1 -1 1]' % 吸引子向量 % T = % % -1 1 % -1 -1 % 1 1 net = newhop(T); % 用newho设计网络 Ai = T; [Y,Pf,Af] = net(2,[],Ai) % 仿真 % Y = % % -1 1 % -1 -1 % 1 1 % % % Pf = % [] % % % Af = % -1 1 % -1 -1 % 1 1 net2=nnt2hop(net.LW{1},net.b{1}); % 将newho创建的网络权值和阈值赋给net2 [Y,Pf,Af] = net(2,[],Ai) % net2的仿真结果与net相同 % Y = % -1 1 % -1 -1 % 1 1 % % % Pf = % [] % % % Af = % -1 1 % -1 -1 % 1 1