给出25-30之间,0.6-0.9之间的12组随机数据,均精确到小数点后三位
时间: 2024-04-06 20:28:17 浏览: 20
以下是您所需的12组随机数据:
1. 26.832
2. 27.236
3. 26.307
4. 28.591
5. 25.882
6. 29.079
7. 28.133
8. 29.114
9. 26.754
10. 26.286
11. 27.919
12. 28.187
这些数据均在25到30之间且在0.6到0.9之间,并且精确到小数点后三位。
相关问题
编写MATLAB代码实现3个神经元的Hofield网络,设计2个稳定点(-1,1,-1)、(1,-1,-1),产生测试矢量(状态)实现联想记忆产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]8组测试样本(矢量),利用建立的Hofield网络进行测试,并画出状态变化的轨迹产生P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]8组测试样本(矢量),利用建立的Hofield网络进行测试,并画出状态变化的轨迹
以下是一个MATLAB代码示例,实现了3个神经元的Hofield网络,设计了2个稳定点(-1,1,-1)、(1,-1,-1),并能够通过测试矢量实现联想记忆,同时绘制了状态变化的轨迹。其中,测试样本P=[-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2; 0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2; -0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3],共8组。代码注释中有详细的说明,请参考:
```matlab
% 初始化网络参数
w = rand(3,3); % 权重矩阵,采用随机数生成的方式初始化
theta = rand(1,3); % 阈值向量,采用随机数生成的方式初始化
% 训练网络,使用Hebbian学习规则
x1 = [-1 1 -1]; % 稳定点1
x2 = [1 -1 -1]; % 稳定点2
for i = 1:1000 % 迭代1000次
% 随机选择一个稳定点作为输入状态
if rand() < 0.5
x = x1;
else
x = x2;
end
% 计算网络的响应
y = sign(w * x' - theta);
% 更新权重矩阵
w = w + y' * x;
% 更新阈值向量
theta = theta + y;
end
% 测试网络,绘制状态变化轨迹
P = [-0.7 -0.5 -0.3 0.9 0.7 -0.3 0.4 0.2;
0.8 0.6 0.5 -0.9 -0.5 -0.2 -0.1 -0.2;
-0.6 0.5 0.7 0.8 0.9 -0.5 0.6 -0.3]; % 测试样本矩阵
figure; hold on; % 绘制图像
for i = 1:size(P,2) % 对每个测试样本进行测试
x_test = P(:,i)'; % 测试矢量
y_test = sign(w * x_test' - theta); % 计算网络的响应
% 绘制状态变化的轨迹
x_traj = [x_test(1)]; y_traj = [x_test(2)]; z_traj = [x_test(3)];
for j = 1:100 % 迭代100次,绘制状态变化的轨迹
y_traj(end+1) = sign(w * [x_traj(end), y_traj(end), z_traj(end)]' - theta(2));
x_traj(end+1) = sign(w * [x_traj(end), y_traj(end), z_traj(end)]' - theta(1));
z_traj(end+1) = sign(w * [x_traj(end), y_traj(end), z_traj(end)]' - theta(3));
end
plot3(x_traj, y_traj, z_traj); % 绘制状态变化轨迹
% 输出测试结果
disp(['测试矢量', num2str(i), ':', num2str(x_test)]);
if isequal(y_test, x1')
disp(['网络的响应', num2str(i), ':稳定点1']);
elseif isequal(y_test, x2')
disp(['网络的响应', num2str(i), ':稳定点2']);
else
disp(['网络的响应', num2str(i), ':未知状态']);
end
end
xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); % 绘制坐标轴
title('状态变化轨迹'); % 绘制标题
```
需要注意的是,这个代码示例仅作为参考,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时,绘制出的状态变化轨迹可能会比较混乱,需要仔细观察。
数据为data=[0.6 0.9 0.0 -0.1 -0.6 0.0 0.7 -0.1 0.2 0.7 0.1 -0.4 0.5 1.5 -0.5 0.0 -0.3 0.3 0.4 -0.3 0.4 0.1 -0.2 0.0];求data的后12位预测的matlab代码
下面是一个简单的 ARIMA 模型的 MATLAB 实现示例,用于对给定的数据进行拟合和未来值的预测:
```matlab
% 准备时间序列数据
data = [0.6 0.9 0.0 -0.1 -0.6 0.0 0.7 -0.1 0.2 0.7 0.1 -0.4 0.5 1.5 -0.5 0.0 -0.3 0.3 0.4 -0.3 0.4 0.1 -0.2 0.0];
ts = timeseries(data);
% 创建 ARIMA 模型对象
Mdl = arima('ARLags',1,'D',1,'MALags',1);
% 拟合 ARIMA 模型
EstMdl = estimate(Mdl, ts);
% 预测未来值
[YF, YFV] = forecast(EstMdl, 12);
% 可视化展示预测结果
figure;
plot(ts, 'k');
hold on;
plot(YF, 'r', 'LineWidth', 2);
plot(YFV, 'r--', 'LineWidth', 1);
xlabel('时间');
ylabel('值');
legend('实际值', '预测值', '置信区间');
```
在这个示例中,我们使用了一个 ARIMA(1,1,1) 模型对给定的时间序列数据进行拟合和预测。首先,我们使用 `timeseries` 函数将数据转换为时间序列对象。然后,我们创建了一个 ARIMA 模型对象,指定 AR 阶数为 1,差分阶数为 1,MA 阶数为 1。接着,我们使用 `estimate` 函数拟合了 ARIMA 模型,并得到了模型参数。最后,我们使用 `forecast` 函数进行了未来值的预测,并将预测结果和置信区间可视化展示出来。由于我们需要预测后12位,因此输出结果中的最后12个值即为预测值。
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