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本篇內容主要講解“matlab離散Hopfield神經網絡的方法是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“matlab離散Hopfield神經網絡的方法是什么”吧!
%% 清空環境變量
clc
clear
%% 數據導入
load data1 array_one
load data2 array_two
%% 訓練樣本（目標向量）
T=[array_one;array_two]';
%% 創建網絡
net=newhop(T);
%% 數字1和2的帶噪聲數字點陣（隨機法）
noisy_array_one=array_one;
noisy_array_two=array_two;
for i=1:100
a=rand;
if a<0.1
noisy_array_one(i)=-array_one(i);
noisy_array_two(i)=-array_two(i);
end
end
%% 數字識別
% identify_one=sim(net,10,[],noisy_array_one');
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}';
%% 結果顯示
Array_one=imresize(array_one,20);
subplot(3,2,1)
imshow(Array_one)
title('標準(數字1)')
Array_two=imresize(array_two,20);
subplot(3,2,2)
imshow(Array_two)
title('標準(數字2)')
subplot(3,2,3)
Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20);
imshow(Noisy_array_one)
title('噪聲(數字1)')
subplot(3,2,4)
Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20);
imshow(Noisy_array_two)
title('噪聲(數字2)')
subplot(3,2,5)
imshow(imresize(identify_one{10}',20))
title('識別(數字1)')
subplot(3,2,6)
imshow(imresize(identify_two{10}',20))
title('識別(數字2)')
到此，相信大家對“matlab離散Hopfield神經網絡的方法是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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