学习目标：从学习第一个最简单的神经网络案例开启学习之路
感知器神经网络 用于点的分类
clear all;
close all;
P=[0 0 1 1;0 1 0 1]; %输入向量
T=[0 1 1 1]; %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp'); %建立感知器神经网络
net=train(net,P,T); %对网络进行训练
Y=sim(net,P); %对网络进行仿真
plotpv(P,T); %绘制感知器的输入向量和目标向量，绘制样本点
plotpc(net.iw{1,1},net.b{1}); %在感知器向量图中绘制分界线
以下为重复程序文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-633713.html
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P=[0 0 1 1;0 1 0 1]; %输入向量
T=[0 1 1 1]; %目标向量
net=newp(minmax(P),1,'hardlim','learnp'); %建立感知器神经网络
net=train(net,P,T); %对网络进行训练
Y=sim(net,P); %对网络进行仿真
plotpv(P,T); %绘制感知器的输入向量和目标向量，绘制样本点
plotpc(net.iw{1,1},net.b{1}); %在感知器向量图中绘制分界线文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-633713.html
到了这里，关于MATLAB——感知神经网络学习程序的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
