人工智能/神经网络

开发平台：

Matlab

SOMtest.m：源码内容

							%------  SOM test --------
close all
clf reset
figure(gcf)
echo on
clc
% NEWSOM ---- 创建自组织网络
% TRAIN ----- 训练
% SIM------仿真
clc
% 产生样本数据 P
angles = 0:0.5*pi/99:0.5*pi;
P=[cos(angles);sin(angles)];
% pause
clc
% 画第一幅图： 样本数据分布图
plot(P(1,:),P(2,:),'*');
axis([0 1 0 1]);
title('Input data');
% pause
clc
% 建立自组织网络
% 样本分为九类
net = newsom([0 1;0 1],[9]);
% pause
clc
% 对网络训练
net.trainParam.epochs = 10;
[net,tr,Y,E,Pf,Af] = train(net,P);
% pause
clc
a = sim(net,[0.6;0.8])
% 画第二幅图: 权值
figure;
w = net.IW{1};
plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances);
pause
clcI
% 利用一组新的数据测内容
a = sim(net,[0.6;0.8])
echo off 

						