离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别.zip

离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别matlab程序

%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
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% 			该案例作者申明：				1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。	2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。						3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。							4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。							5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。							6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。					7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。	
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web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-60165-1-1.html
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 数据导入
load data1 array_one
load data2 array_two
%% 训练样本（目标向量）
 T=[array_one;array_two]‘;
%% 创建网络
 net=newhop（T）;
%% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法）
load data1_noisy noisy_array_one
load data2_noisy noisy_array_two
%% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法）
% noisy_array_one=array_one;
% noisy_array_two=array_two;
% for i=1:100
%     a=rand;
%     if a<0.3
%        noisy_array_one（i）=-array_one（i）;
%        noisy_array_two（i）=-array_two（i）;
%     end
% end
%% 数字识别
% identify_one=sim（net10[]noisy_array_one‘）;
noisy_one={（noisy_array_one）‘};
identify_one=sim（net{1010}{}noisy_one）;
identify_one{10}‘;
noisy_two={（noisy_array_two）‘};
identify_two=sim（net{1010}{}noisy_two）;
identify_two{10}‘;
%% 结果显示
Array_one=imresize（array_one20）;
subplot（321）
imshow（Array_one）
title（‘标准（数字1）‘） 
Array_two=imresize（array_two20）;
subplot（322）
imshow（Array_two）
title（‘标准（数字2）‘） 
subplot（323）
Noisy_array_one=imresize（noisy_array_one20）;
imshow（Noisy_array_one）
title（‘噪声（数字1）‘） 
subplot（324）
Noisy_array_two=imresize（noisy_array_two20）;
imshow（Noisy_array_two）
title（‘噪声（数字2）‘）
subplot（325）
imshow（imresize（identify_one{10}‘20））
title（‘识别（数字1）‘）
subplot（326）
imshow（imresize（identify_two{10}‘20））
title（‘识别（数字2）‘）
web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-60165-1-1.html
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