matlab 离散型hopfield网络代码
时间: 2023-10-05 22:02:55 浏览: 36
离散型Hopfield网络在MATLAB编程中实现起来相对简单。下面给出一个简单的离散型Hopfield网络的MATLAB代码示例:
```matlab
function hopfield_network()
% 输入样本集
patterns = [
-1 -1 1 -1 1 -1 -1 1;
-1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1;
-1 1 1 -1 -1 1 -1 1
];
% 权重矩阵初始化
weights = patterns' * patterns;
% 设置迭代次数和更新阈值
max_iterations = 10;
threshold = 0.5;
% 随机选取一个样本模式并添加噪声
pattern = patterns(randi(size(patterns, 1)), :)';
pattern_noisy = add_noise(pattern, 0.2);
% 迭代更新网络状态
for iteration = 1:max_iterations
pattern_prev = pattern_noisy;
pattern_noisy = sgn(weights * pattern_noisy);
% 判断是否收敛,如果收敛则停止迭代
if sum(abs(pattern_noisy - pattern_prev)) < threshold
break;
end
end
% 输出最终网络输出状态
disp('Initial pattern:');
disp(pattern);
disp('Noisy pattern:');
disp(pattern_noisy);
% 辅助函数:添加噪声到样本模式
function pattern_noisy = add_noise(pattern, noise_level)
pattern_noisy = pattern;
n = length(pattern_noisy);
noise_indices = randperm(n, round(noise_level * n));
pattern_noisy(noise_indices) = -pattern_noisy(noise_indices);
end
% 辅助函数:跃阶函数
function y = sgn(x)
y = sign(x);
y(y == 0) = 1;
end
end
```
该代码实例中,我们首先定义了一个输入样本集`patterns`,然后根据样本集计算出权重矩阵`weights`。接下来,我们设置了迭代次数`max_iterations`和更新阈值`threshold`。然后,我们随机选择一个样本模式并添加一定比例的噪声。在迭代更新网络状态的过程中,我们根据Hopfield网络的离散型更新规则,判断网络是否收敛;如果收敛,则停止迭代。最后,输出初始样本模式和收敛后的网络输出状态。
请注意,这只是一个简单的Hopfield网络实例,如果需要更加复杂的网络结构或改进算法,请根据具体需求进行修改。