Hopfield神经网络识别数字问题，急！！！
 

function Hopfield()
tic
clc;
%定义个目标向量
t5=[0 0 0 0 0 0 1;0 0 0 0 0 0 1;0 0 1 1 1 1 1;...
0 0 1 1 1 1 1;1 0 0 0 0 1 1;1 1 1 1 1 0 0;...
1 1 1 1 1 0 0;0 0 0 0 0 1 1]';
t7=[0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0;1 1 1 1 1 0 0;...
1 1 1 1 1 0 0;1 1 1 1 1 0 0;1 1 1 0 0 1 1;...
1 1 1 0 0 1 1;1 1 1 0 0 1 1]';
t4=[0 0 1 1 0 0 1;0 0 1 1 0 0 1;0 0 1 1 0 0 1;...
0 0 1 1 0 0 1;0 0 0 0 0 0 1;0 0 0 0 0 0 1;...
1 1 1 1 0 0 1; 1 1 1 1 0 0 1;]';
t9=[1 1 1 0 0 1 1;1 0 0 1 1 0 0;1 0 0 1 1 0 0;...
1 0 0 1 1 0 0;1 1 0 0 0 0 0;1 1 1 1 1 0 0;...
1 1 1 1 1 0 0;1 1 1 1 1 0 0]';
T=[t7 t5 t4 t9]; %形成总的目标向量
net=newhop(T); %设计hopfield网络
%定义测试样本
T7=[0 0 0 0 1 0 1;0 1 0 0 1 0 0;0 1 1 1 1 0 0;...
1 1 1 1 1 0 0;1 0 1 1 1 0 1;0 1 1 1 0 0 1;...
0 0 1 1 0 0 1;0 1 1 1 0 0 1]'; %7×8
subplot(1,3,1);
figt(t7);
title('待试数字')
subplot(1,3,2);
figt(T7); %绘制测试样本二值化图像
title('测试样本')
%网络仿真
y=sim(net,8,[],T7);
y=y>0.5 %二值化
subplot(1,3,3);
figt(y); %绘出仿真输出二值化图像
title('仿真结果')
toc

%绘制测试样本二值化图像的自定义函数
function figt(t)
hold on
axis square %以当前坐标轴范围为基础，将坐标轴区域调整为方格形
for j=1:8
for i=1:7
if t((j-1)*7+i)==0
fill([i i+1 i+1 i],[9-j,9-j,10-j,10-j],'k')
else
fill([i i+1 i+1 i],[9-j,9-j,10-j,10-j],'w')
end
end
end
hold off
这是用matlab编程，利用hopfield神经网络识别数字的程序，在仿真的时候不能进行仿真，sim（）语句，请高手指教！！！谢谢

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貌似可以运行的呀，结果图：[ATTACH]2377[/ATTACH]

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你好!程序是可以运行，但是没有达到要求，要求第三个仿真图像应近似于第一个标准图像，但是这个程序结果很明显，并没有进行仿真，仿真输出的矩阵和输入的矩阵是一样的。您能帮忙再看看吗？谢谢了

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function Hopfield()
tic
clc;
%定义个目标向量
t5=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 1;-1 -1 1 1 1 1 1;...
-1 -1 1 1 1 1 1;1 -1 -1 -1 -1 1 1;1 1 1 1 1 -1 -1;...
1 1 1 1 1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 -1 1 1]';
t7=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1;1 1 1 1 1 -1 -1;...
1 1 1 1 1 -1 -1;1 1 1 1 1 -1 -1;1 1 1 -1 -1 1 1;...
1 1 1 -1 -1 1 1;1 1 1 -1 -1 1 1]';
t4=[-1 -1 1 1 -1 -1 1;-1 -1 1 1 -1 -1 1;-1 -1 1 1 -1 -1 1;...
-1 -1 1 1 -1 -1 1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 1;...
1 1 1 1 -1 -1 1; 1 1 1 1 -1 -1 1;]';
t9=[1 1 1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 1 -1 -1;1 -1 -1 1 1 -1 -1;...
1 -1 -1 1 1 -1 -1;1 1 -1 -1 -1 -1 -1;1 1 1 1 1 -1 -1;...
1 1 1 1 1 -1 -1;1 1 1 1 1 -1 -1]';
[COLOR=Red]T=[t7 t5 t4 t9]; %形成总的目标向量
net=newhop(T); %设计hopfield网络[/COLOR]
%定义测试样本
T7=[-1 -1 -1 -1 1 -1 1;-1 1 -1 -1 1 -1 -1;-1 1 1 1 1 -1 -1;...
1 1 1 1 1 -1 -1;1 -1 1 1 1 -1 1;-1 1 1 1 -1 -1 1;...
-1 -1 1 1 -1 -1 1;-1 1 1 1 -1 -1 1]'; %7×8
subplot(2,3,1);
figt(t5);
title('待试数字5')

subplot(2,3,2);
figt(t7);
title('待试数字7')

subplot(2,3,3);
figt(t4);
title('待试数字4')

subplot(2,3,4);
figt(t9);
title('待试数字9')


subplot(2,3,5);
figt(T7); %绘制测试样本二值化图像
title('测试样本')


%网络仿真
for i=1:8
T=[t5(:,i) t7(:,i) t4(:,i) t9(:,i)];
net=newhop(T); %设计hopfield网络
y(:,i)=sim(net,1,[],T7(:,i));
end
for i=1:7
for j=1:8
if y(i,j)<=0
y(i,j)=-1;
else
y(i,j)=1;
end
end
end

subplot(2,3,6);
figt(y); %绘出仿真输出二值化图像
title('仿真结果')

toc

%绘制测试样本二值化图像的自定义函数
function figt(t)
hold on
axis square %以当前坐标轴范围为基础，将坐标轴区域调整为方格形
for j=1:8
for i=1:7
if t((j-1)*7+i)<=0
fill([i i+1 i+1 i],[9-j,9-j,10-j,10-j],'k')
else
fill([i i+1 i+1 i],[9-j,9-j,10-j,10-j],'w')
end
end
end
hold off

我不怎么懂神经网络，看了一下Help，上面是我的理解不知道对不对，附图：[ATTACH]2378[/ATTACH]

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太谢谢你了！！！结果完全正确。我还要好好研究研究啊，呵呵。。。。。。

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对了，把上面红颜色的两句删掉，多余了。