%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 %% 清空环境变量 clear all clc %% 数据导入 load data1 array_one load data2 array_two %% 训练样本（目标向量） T = [array_one;array_two]'; %% 创建网络 net = newhop(T); %% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法） load data1_noisy noisy_array_one load data2_noisy noisy_array_two %% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法） % noisy_array_one=array_one; % noisy_array_two=array_two; % for i = 1:100 % a = rand; % if a < 0.3 % noisy_array_one(i) = -array_one(i); % noisy_array_two(i) = -array_two(i); % end % end %% 数字识别 % 单步仿真——TS = 1(矩阵形式) % identify_one = sim(net,10,[],noisy_array_one'); % 多步仿真——元胞数组形式 noisy_one = {(noisy_array_one)'}; identify_one = sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}'; noisy_two = {(noisy_array_two)'}; identify_two = sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}';

这段代码是关于使用 Hopfield 神经网络进行数字识别的示例。首先，通过 `load` 命令从数据文件中导入 `array_one` 和 `array_two` 数组作为训练样本的目标向量。

然后，使用 `newhop()` 函数创建一个 Hopfield 神经网络模型 `net`，并将目标向量 `T` 用于网络的训练。

接下来，通过 `load` 命令从数据文件中导入 `noisy_array_one` 和 `noisy_array_two` 数组作为带噪声的数字点阵。这里提供了两种方式来生成带噪声的点阵：一种是固定法，另一种是随机法（注释部分）。你可以选择其中一种方式进行测试。

最后，通过调用 `sim()` 函数使用 Hopfield 神经网络模型对带噪声的点阵进行数字识别。先将 `noisy_array_one` 转换为单元素的 cell 数组 `noisy_one`，然后使用 `sim()` 函数进行多步仿真，并将结果保存在 `identify_one` 中。最后，将结果取出并转置，得到一个 10x1 的数组 `identify_one{10}'`。同样地，对 `noisy_array_two` 进行识别，并将结果保存在 `identify_two` 中，最后取出并转置结果。

请注意，这段代码中还存在一些注释部分，你可以根据需要选择是否解注释并使用相应的代码。