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

时间: 2023-09-20 09:10:58 浏览: 42
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。

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