设P=[-1,1,-1,1,-1,1,-1,1;-1,-1,1,1,-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1,1,1,1,1]，T=[0,0,0,0,1,1,1,1;0,0,0,0,1,1,1,1], 请画出感知器网络结构图，并编写Matlab程序解该分类问题。

感知器网络结构图如下所示：

      o
     / \
    /   \
   o     o
  / \   / \
 o   o o   o

其中，每个圆圈代表一个神经元，箭头代表连接，每个神经元的输出为其输入的加权和经过激活函数处理后的结果。

Matlab程序如下：

P = [-1,1,-1,1,-1,1,-1,1;-1,-1,1,1,-1,-1,1,1;-1,-1,-1,-1,1,1,1,1];
T = [0,0,0,0,1,1,1,1;0,0,0,0,1,1,1,1];
net = perceptron;
net = train(net, P, T);
y = net(P);

其中，首先定义输入矩阵P和目标矩阵T，然后创建一个感知器网络结构，调用train函数进行训练，最后调用net函数得到网络的输出结果。

相关问题

设连续型随机变量x的概率 数为f(x)= -1<x<1 ，else= 0，,则P{X<3}=()

由于概率密度函数f(x)在区间(-1,1)内是一个常数，因此可以用区间面积除以总面积的方式来计算概率。即：

P{X<3} = ∫[-1,3]f(x)dx / ∫[-1,1]f(x)dx

由于f(x)在[-1,1]以外的区间上等于0，因此：

∫[-1,3]f(x)dx = ∫[-1,1]f(x)dx = 2

因此：

P{X<3} = ∫[-1,3]f(x)dx / ∫[-1,1]f(x)dx = 2/2 = 1

所以P{X<3}=1。

matlab 版本 已知函数在四个点的值f(—2)=-10，f(-1)=-2，f(1 )=2，f( 2)=10.求三次拉格朗日插值多项式，并近似计算f (3 )的近似值。

首先，我们需要建立一个表来存储已知的函数值。设函数值的表格如下：

| x | f(x) |
|----|------|
| -2 | -10 |
| -1 | -2 |
| 1 | 2 |
| 2 | 10 |

然后，我们可以使用拉格朗日插值多项式公式来求出三次拉格朗日插值多项式。

公式如下：

$p(x)=\frac{(x-x_1)(x-x_2)(x-x_3)...(x-x_n)}{(x_0-x_1)(x_0-x_2)(x_0-x_3)...(x_0-x_n)}f(x_0)+\frac{(x-x_0)(x-x_2)(x-x_3)...(x-x_n)}{(x_1-x_0)(x_1-x_2)(x_1-x_3)...(x_1-x_n)}f(x_1)+...+\frac{(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2)...(x-x_{n-1})}{(x_n-x_0)(x_n-x_1)(x_n-x_2)...(x_{n-1}-x_n)}f(x_n)$

在这道题中，$n=3$，所以我们可以得到三次拉格朗日插值多项式如下：

$p(x)=\frac{(x+2)(x+1)(x-1)}{(-2+2)(-2+1)(-2-1)}f(-2)+\frac{(x+2)(x+1)(x-1)}{(-1+2)(-1+1)(-1-1)}f(-1)+\frac{(x+2)(x+1)(x-1)}{(1+2)(1+1)(1-1)}f(1)+\frac{(x+2)(x+1)(x-1)}{(2+2)(2+1)(2-1)}f(2)$

替换已知的函数值，我们可以得到三次拉格朗日插值多项式如下：

$p(x)=\frac{(x+2)(x+1)(x-1)}{6}(-10)+\frac{(x+2)(x+1)(x-1