设P=[-1,1,-1,1,-1,1,-1,1;-1,-1,1,1,-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1,1,1,1,1],T=[0,1,0,0,1,1,0,1].请画出感知器网络结构图，并编写Matlab程序解该分类问题。如T=[0,0,0,0,1,1,1,1;0,0,0,0,1,1,1,1], 请画出感知器网络结构图，并编写Matlab程序解该分类问题。

感知器网络结构图如下：


Matlab程序如下：

% 定义训练数据集
P = [-1,1,-1,1,-1,1,-1,1;-1,-1,1,1,-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1,1,1,1,1];
T = [0,1,0,0,1,1,0,1];

% 创建感知器
net = perceptron;

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.1;

% 训练感知器
net = train(net, P, T);

% 测试感知器
testP = [-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1;1,-1,-1,1;1,1,-1,-1;1,1,1,-1;-1,1,1,1;-1,-1,1,1;1,-1,-1,1];
testT = sim(net, testP);

% 输出测试结果
disp(testT);

当T=[0,0,0,0,1,1,1,1;0,0,0,0,1,1,1,1]时，感知器网络结构图如下：


Matlab程序如下：

% 定义训练数据集
P = [-1,1,-1,1,-1,1,-1,1;-1,-1,1,1,-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1,1,1,1,1];
T = [0,0,0,0,1,1,1,1];

% 创建感知器
net = perceptron;

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.1;

% 训练感知器
net = train(net, P, T);

% 测试感知器
testP = [-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1;1,-1,-1,1;1,1,-1,-1;1,1,1,-1;-1,1,1,1;-1,-1,1,1;1,-1,-1,1];
testT = sim(net, testP);

% 输出测试结果
disp(testT);