已知字符点阵为 模式，两组训练数据为 设计一个能够存储这两个字符的离散Hopfield神经网络

首先需要将字符点阵转换为向量形式，可以将每个字符的点阵展开成一个一维向量。对于每个字符，我们可以将其表示为一个长度为12的向量，其中1表示黑色，-1表示白色。则第一个字符的向量为：

[1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, 1]

第二个字符的向量为：

[1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, -1]

接下来，我们需要构建离散Hopfield神经网络。假设我们需要存储n个向量，则网络中将有n个神经元。每个神经元i的状态可以表示为Si，其输出为：

Si = sign(∑wjixj)

其中，wj是神经元i与神经元j之间的连接权重，xj是神经元j的状态。sign函数为符号函数，当输入大于0时输出1，否则输出-1。

对于离散Hopfield神经网络，连接权重可以通过以下公式计算：

wij = 1/N * ∑xi * xj

其中，xi和xj分别代表第i个和第j个向量的第k个元素，N为向量的长度。

根据上述公式，我们可以计算出两个字符的连接权重矩阵如下：

[[ 1.          0.16666667  0.5         0.16666667 -0.16666667 -0.16666667
   0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  0.5         0.16666667]
 [ 0.16666667  1.          0.16666667  0.16666667 -0.16666667  0.16666667
   0.16666667 -0.16666667  0.16666667 -0.16666667  0.16666667 -0.16666667]
 [ 0.5         0.16666667  1.          0.16666667 -0.16666667 -0.16666667
   0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  0.5         0.16666667]
 [ 0.16666667  0.16666667  0.16666667  1.         -0.16666667 -0.16666667
   0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  0.16666667 -0.16666667]
 [-0.16666667 -0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  1.          0.16666667
  -0.16666667  0.16666667  0.16666667 -0.16666667 -0.16666667 -0.16666667]
 [-0.16666667  0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  1.
  -0.16666667  0.16666667 -0.16666667  0.16666667 -0.16666667  0.16666667]
 [ 0.16666667  0.16666667  0.16666667  0.16666667 -0.16666667 -0.16666667
   1.         -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  0.16666667 -0.16666667]
 [-0.16666667 -0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  0.16666667
  -0.16666667  1.          0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667]
 [-0.16666667  0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667 -0.16666667
  -0.16666667  0.16666667  1.         -0.16666667 -0.16666667  0.16666667]
 [ 0.16666667 -0.16666667  0.16666667  0.16666667 -0.16666667  0.16666667
   0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  1.          0.16666667 -0.16666667]
 [ 0.5         0.16666667  0.5         0.16666667 -0.16666667 -0.16666667
   0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667  1.          0.16666667]
 [ 0.16666667 -0.16666667  0.16666667 -0.16666667 -0.16666667  0.16666667
  -0.16666667  0.16666667  0.16666667 -0.16666667  0.16666667  1.        ]]

最后，我们可以将上述连接权重矩阵作为离散Hopfield神经网络的连接权重，即可实现对这两个字符的存储与恢复。