gusucode.com > 《MATLAB神经网络超级学习手册》随书光盘源码程序 > code/9/N9_1.m

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clc
%设定输入变量
x={0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0};
% %绘制序列图
% stem(cell2mat(x))

% %%%%%%%%%%%%创建静态网络%%%%%%%%%%%%%%
% %创建一个单层的线性网络
% net=newlin([-1 1],1);
% %阈值为零
% net.biasConnect=0;
% %权值为3
% net.iw{1,1}=3;
% 
% %网络仿真
% y=sim(net,x);
% 
% %绘制输出变量的序列图
% stem(cell2mat(y))

% %%%%%%%%%%%%创建反馈网络%%%%%%%%%%%%%%
% %创建输入有延迟的反馈网络
% net=newlin([-1 1],1,[0 1]);
% %偏置值为零
% net.biasConnect=0;
% %网络权值为[1 1]
% net.iw{1,1}=[1 1];
% 
% %网络仿真
% y=sim(net,x);
% 
% %绘制输出变量的序列图
% stem(cell2mat(y))

%%%%%%%%%%%%%%%使用newnarx命令创建网络%%%%
%创建单层、但神经元、输出层延迟为1的反馈网络
net=newnarx([-1 1],0,1,1,{'purelin'});
%阈值为0，输出层权重为0.5，输入层权重为1
net.biasConnect=0;
net.iw{1}=0.5;
net.iw{1}=1;
%对输入序列仿真
y=sim(net,x);
stem(cell2mat(y))